有人將網(wǎng)站編輯的工作總結(jié)為ctrlc+ctrlv脫穎而出，因?yàn)槲恼驴偸浅瓉沓ァτ谒阉饕娑陨a創效，正是由于這樣的大量復(fù)制粘貼操作結構，給搜索引擎的判定帶來了困惱。用戶需要找到很有用的信息橫向協同，假如互聯(lián)網(wǎng)上有太多的重復(fù)信息哪些領域，非常不利于用戶體驗(yàn)。

據(jù)統(tǒng)計(jì)表明近似重復(fù)頁面的數(shù)量占據(jù)網(wǎng)站總數(shù)量的29%長遠所需，而完全重復(fù)頁面占據(jù)了22%求索。重復(fù)的頁面不僅不利于用戶查找自己鎖需要的信息，對搜索引擎來說占據(jù)了很多的資源規模。為了解決這樣的問題穩定發展，搜索引擎去重算法誕生了。今天合肥網(wǎng)站優(yōu)化人員更大家一起看看搜索引擎頁面去重算法-I-Match算法聯動。

I-Match算法主要是根據(jù)大規(guī)模的文本集合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)增持能力，對于文本中出現(xiàn)的所有單詞，按照單詞的IDF（逆文本詞頻因子）來進(jìn)行由高到低的排序行業內卷，除去得分很高和得分很低的單詞追求卓越，保留剩下的單詞很為特征詞典。這一步驟主要是刪除文本中無關(guān)的關(guān)鍵詞參與能力，保留重要關(guān)鍵詞合理需求。下面是I-Match流程示意圖：

獲得全局特征詞典之后，對需要去重的頁面充分發揮，掃描下就能獲得該頁面上出現(xiàn)的所有單詞高質量，對于這些單詞根據(jù)特征詞典過濾：保留在特征詞典上出現(xiàn)的單詞，用來表達(dá)文檔的主要內(nèi)容選擇適用，刪除沒有在特征詞典中出現(xiàn)的內(nèi)容管理。提取出對應(yīng)的特征詞之后在利用哈希函數(shù)對特征詞匯進(jìn)行哈希計(jì)算，獲得的數(shù)值就是該文檔的文本指紋業務指導。

所有文檔都統(tǒng)計(jì)完之后假如想查看兩篇文檔是否重復(fù)只需要查看文檔的文本指紋是否近似改進措施，假如近似則表示兩篇文檔重復(fù)。這樣的比對方式很直觀而且效率也很高長足發展，去重效果比較明顯今年。

我們在做網(wǎng)站排名時(shí)，總是強(qiáng)調(diào)文章的原創(chuàng)，假如是拷貝過來的文章良好，一定要加強(qiáng)偽原創(chuàng)逐步顯現。很多網(wǎng)站優(yōu)化人員就直接把文章的詞語和段落調(diào)換位置，以為這樣對于搜索引擎來說引領，就是一片原創(chuàng)文章自動化裝置。其實(shí)不然，I-Match對文檔之間的單詞順序并不敏感應用前景。當(dāng)兩篇文章中包含的單詞一樣僅僅是調(diào)換了單詞的位置有很大提升空間，I-Match算法還是將兩篇文章認(rèn)為是重復(fù)文章。因此激發創作，站長朋友在做網(wǎng)站優(yōu)化時(shí)前景，要了解I-Match算法基本特征，避免做了無用功增幅最大。

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