已反转尽管实际系数为

rosemardi692

我们没有使用与此相关性研究相同的训练集或训练集大小。也就是说我们在前个页面上进行训练但在真正的首页上报告相关性。这可以防止我们的结果过度偏向我们的模型。我从美国关键字语料库中随机选择了个关键字用于。然后我收集了所有这些关键字的真实首页与训练集中使用的完全不同。我提取了但我也选择删除重复的域即如果出现相同的域则一个接一个。很长一段时间以来习惯在某些情况下将中的域聚集在一起。


很容易发现这些集群因为第二个和后面的列表是缩进的。此类缩 英国 WhatsApp 号码数据 进不再存在但我们不能确定从未对域进行分组。如果他们对域进行分组就会失去相关性因为是分组而不是传统的基于链接的算法在做工作。我收集了每个域的域权威引文流和信任流以及域排名并计算了每个的平均相关系数。然后我对每个指标的系数进行平均。结果的新域名权威与业内基于域名链接的竞争强度指标的具有最强的相关性。为了便于阅读图中的符号负并且应该为负。



的域名权威得分约为比第二个最佳竞争对手高出大约的域名排名。域名权威的表现比好比好。这并不奇怪因为域权威机构经过训练来预测排名而我们竞争对手的域强度指标则不然。我们的竞争对手的领域强度指标与的领域权威的相关性不如的领域权威这不应被视为负面影响相反这只是指标之间内在差异的一个例证。话虽这么说如果您想要一个最能预测域级别排名的指标那么域权威就是该指标。