技術(shù)特征：

1.基于改進(jìn)的均值中心算法實(shí)現(xiàn)搜索引擎關(guān)鍵詞優(yōu)化，本發(fā)明涉及語義網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于改進(jìn)的均值中心算法實(shí)現(xiàn)搜索引擎關(guān)鍵詞優(yōu)化，其特征是，包括如下步驟：

步驟1：根據(jù)企業(yè)業(yè)務(wù)確定核心關(guān)鍵詞，利用搜索引擎搜集相關(guān)關(guān)鍵字，這些關(guān)鍵字在搜索引擎中有相應(yīng)數(shù)據(jù)項(xiàng)，如本國每月搜索量、競爭程度和估算每次點(diǎn)擊費(fèi)用（CPC）等

步驟2：結(jié)合企業(yè)產(chǎn)品和市場分析，篩選降維上述搜索到的相關(guān)關(guān)鍵字集合；

步驟3：針對(duì)篩選降維后的關(guān)鍵詞集合，通過搜索引擎搜索關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的頁面，這里記錄首頁網(wǎng)頁數(shù)和總搜索頁面數(shù)，即每個(gè)關(guān)鍵詞由五維向量再降維為四維的，其具體計(jì)算過程如下：

這里相關(guān)關(guān)鍵詞個(gè)數(shù)為m,既有下列矩陣：

、、、、依次為第i個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的本國每月搜索量、競爭程度、估算每次點(diǎn)擊費(fèi)用（CPC）、首頁網(wǎng)頁數(shù)、總搜索頁面數(shù)再降維

為四維，即

為搜索效能，為價(jià)值率，即為下式：

步驟4：利用改進(jìn)的均值中心算法，對(duì)上述關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類處理，其具體子步驟如下：

步驟4.1：初始化簇的數(shù)目k，從數(shù)據(jù)對(duì)象集合D中隨機(jī)選擇k個(gè)初始簇中心，初始化目標(biāo)函數(shù)；

步驟4.2：對(duì)每類關(guān)鍵詞進(jìn)行重新分配，按函數(shù)p(i)選擇聚類中心j；

步驟4.3：根據(jù)判定函數(shù)的結(jié)果，重新計(jì)算各簇中心；

步驟4.4：如果簇中心發(fā)生變化，則轉(zhuǎn)到步驟（2），否則迭代結(jié)束，輸出聚類結(jié)果

步驟5：根據(jù)企業(yè)具體情況，綜合關(guān)鍵詞效能優(yōu)化和價(jià)值率優(yōu)化，選擇合適的關(guān)鍵詞優(yōu)化策略達(dá)到網(wǎng)站優(yōu)化目標(biāo)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的基于改進(jìn)的均值中心算法實(shí)現(xiàn)搜索引擎關(guān)鍵詞優(yōu)化，其特征是，以上所述步驟4中的具體計(jì)算過程如下：

步驟4：利用改進(jìn)的均值中心算法，對(duì)上述關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類處理，其具體子步驟如下：

步驟4.1：初始化簇的數(shù)目k，從數(shù)據(jù)對(duì)象集合D中隨機(jī)選擇k個(gè)初始簇中心，初始化目標(biāo)函數(shù)，其具體計(jì)算過程如下：

上式為關(guān)鍵詞i屬于類中心，為關(guān)鍵詞i到類中心的距離

步驟4.2：對(duì)每類關(guān)鍵詞進(jìn)行重新分配，按函數(shù)p(i)選擇聚類中心j，其具體計(jì)算過程如下：

使函數(shù)p(i)最大的對(duì)應(yīng)聚類中心j，為關(guān)鍵詞i到全局最佳位置的距離，為關(guān)鍵詞i到聚類中心j的距離

上式與分別為關(guān)鍵詞i、聚類中心對(duì)象j的4維向量，即、

這里選擇使p(i)值最大，即選擇最小的聚類中心j，有下式：

步驟4.3：根據(jù)判定函數(shù)的結(jié)果，重新計(jì)算各簇中心，其具體計(jì)算過程如下：

為新分類后目標(biāo)函數(shù)的值，為初始化目標(biāo)函數(shù)或上一次迭代出的目標(biāo)函數(shù)

步驟4.4：如果簇中心發(fā)生變化，則轉(zhuǎn)到步驟（2），否則迭代結(jié)束，輸出聚類結(jié)果

改進(jìn)的均值中心算法的具體結(jié)構(gòu)流程如圖2。