人们在互联网时代检索信息的方式主要由搜索引擎完成。论是全文搜索引擎还是子类垂直搜索引擎，问题都是作弊。站管理员使用各种作弊行为来提高他们在搜索引擎中的排名。索引擎必须通过不断优化和完善内部排序算法来消除欺骗行为。
键词：搜索引擎;对内容进行排序;反作弊和反作弊中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044（2016）15-0202-02Résumé：在互联网时代，信息检索是主要的搜索引擎文本或分类，任何其他垂直搜索引擎都面临问题，是作弊，但网站管理员将在搜索引擎排名中经历各种欺骗，从而以不同的方式增加作弊行为。键词：搜索引擎，内容排名，反作弊和反作弊搜索引擎，通过索引索引构建的网页的主要信息，一旦用户的恢复请求是提交给搜索引擎的搜索引擎通过索引系统过滤合格的候选集，然后根据内部排序算法对所选择的集进行排序和生成。网站的盈利模式主要基于流量。站上的流量越多越重要，网站在广告中拍摄得越多，
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果，一些网站管理员为了改善自己网站的流量而作弊，并且通过异常方式提高了自己搜索引擎的排名，公平的搜索引擎旨在确保排名的合理性需要欺骗网站管理员。试行为并且大大减少了由作弊引起的排名不准确性。索引擎排名的基础在很大程度上取决于用户输入字符串与网站内容之间的对应程度。站管理员在其网站上构建了大量关键字，希望提高网站的排名。实上，这种类型的关键词没有积累。际含义与网站内容无关，这大大降低了网站本身的质量。索引擎必须确定在内容识别中是否存在重要且不相关的不相关关键字的使用，并避免任何欺诈。询字符串与站点本身内容之间的相似性。外，还有作弊等链接。文主要分析了网站作弊中常用的方法，并解释了在搜索引擎中作弊的常用方法。索引擎排序策略搜索引擎排序中常用的方法是排名学习（LTR）算法，这是一种自动学习算法，它结合了基于传统相似度算法的多重排序的相关特征。LTR算法如图1所示.LTR是一种基于常规监督学习的分类方法。LTR在许多领域中具有大量应用，例如文本挖掘领域，搜索引擎结果的分类，IR中调用的文档的分类，搜索引擎系统中的候选产品的选择。荐和机器翻译中文本的顺序。
第一个信息检索系统中，排序方法相对简单，一般根据用户搜索字符串与网页内容的对应程度进行排序，因此只有一种方法在大多数情况下可以使用相似度计算。设矢量空间模型，排序效果，如经典TF-IDF，DL等，VSM和布尔模型，可以执行这些功能，这些功能无法集成到多个排序因子中表示对象，向量空间模型。个维度使用TF-IDF来计算权重，并且不再使用相应的附加信息。果模型的参数太多，调整模型本身的参数也是一个很大的挑战。数太多会导致过度调整。
现象。然，它与使用机器学习来解决上述问题相关联，从而产生LTR（排名学习）。器学习很容易适应模型训练的各种功能，具有丰富的理论基础，经过验证的理论和技术可以解决不足和过度适应的问题。习模型的过程实际上是学习参数的过程。择合理的实际数据作为学习数据集。于特定模型，选择适当的损失函数。于损失函数的优化，可以获得当前模型的最优参数。是模型的学习过程，其涉及将预测数据作为输入数据传递到模型以获得模型的预测分数，其可用于执行相关的分类分析。LTR通常有三种类型的方法：Pointwise，Pairwise和Listwise。站提示网站管理员通过排序和欺骗来提高网站的排名。弊的主要方式是：·增加目标提示的频率以改变排名; ·添加独立于主题或热门查询的内容以吸引流量; ·关键位置插入目标作弊词影响排名;具体来说，它可以划分如下：关键字重复关键字重复是一种常用的欺骗媒介，因为它允许您在网站上定义大量关键字。键字词的频率信息是排序时的重要排序因素。
键字重复的本质是通过关键字的关键字频率显示网站的顺序。意的查询词作弊为了改善搜索中的网站发布次数，通过添加关键词，添加大量与搜索引擎无关的关键词，增加与用户搜索的匹配程度。
作弊时当前网站页面的主题也是作弊频率原字频率的单词频率增加到0，单词频率大于或等于1，流量被吸引通过增加搜索期间的匹配程度。些网站管理员在页面末尾添加隐藏的关键字列表，一些作弊者将有趣的搜索词插入到正文的内容中。外，某些网站页面的内容完全由机器生成，并且没有可读性。alt标记使用alt标记作为图像的描述，当用户导航网页时通常不会显示该标记。用户单击鼠标以激活焦点时，搜索引擎将使用此信息进行分析。信息将用于输入关键字以吸引流量。面标题作弊页面的标题信息是网站内容的重要部分。估网页的主题非常重要。计算相似度时，搜索引擎增加该部分的比例。
弊作者将使用此功能。未链接到网站的关键字堆叠在网站标题中以允许作弊。作弊搜索搜索引擎提示多种多样且无穷无尽，但一些最基本的作弊技术可以找到一些常见的东西。根本上说，反作弊方法大致可分为三类：“信任传播模型”，“不可靠通信模型”和“异常发现模型”。两个技术模型也可以在“链接分析”中的“子集传播模型”中进行总结。“信任传播模型”包括通过在大量数据集中使用多种技术手段和半手动方法来过滤可完全可靠的网页。以理解，这些网页完全不是欺诈性的，可以称为白名单网页。索算法将这些网页列为白名单作为起点，并为它们分配更高的权重。搜索过程中，基于网页和白名单网页之间的链接关系确定其他网页是否表现出作弊行为。名单网页分发链接关系中的信任度。
果中间给定网页的置信度低于给定阈值，则认为是作弊。整体技术水平方面，“不可靠的通信模型”类似于“置信传播模型”。同之处在于“信任传播模型”的起点是可信节点，“未批准传播模型”的起点是不可信节点，即该节点确定作弊行为可以理解为一组列入黑名单的网页。
个网页节点的黑名单产生一定量的不信任，并且通过网页之间的链接关系分发不可靠性。果最后链接的页面节点的未批准阈值大于给定值，则页面节点被认为是作弊。常，“信任传播模型”和“不信任通信模型”可以被认为是基于链接分析方法，其是通过传播来确定搜索页面是否表现出作弊行为。接的传播。“异常发现模型”是“信任传播模型”和“不可靠通信模型”的不同链路分析模型。主要基于以下假设：欺诈性网页必须具有与普通网页不同的某些功能。链接上，它也可以是作弊页面的集合，分析这些作弊页面的异常特征，然后使用这些异常来识别作弊页面。要本文主要分析用户检索信息的主要方式。
索引擎从网站中提取信息以进行索引，并向用户推荐最近用户的网页。了提高其网站在搜索中的排名，网站管理员使用各种作弊行为来干预排序，通过关键字填充和欺骗链接，恶意破坏股权。技术已实施并实际调整，以遏制这种作弊行为。
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