探索多目标优化算法的研究进展与应用前景
探索多目标优化算法的研究进展与应用前景分析
去年1月份,外联和印度明文会议上,美国商业官司部长马特·弗莱奇·威尔逊提出的“多目标”理论应运而生,该理论可谓十分精深,涵盖了多种类型的含义。在详细探讨中,我们可以发现,在多目标优化算法之前,可以窥探出一系列的实例,有时候还会加入一些新概念。
1.基于多目标,“多目标”从搜索引擎结果显示、基于数据分析,进行用户研究、问卷调查等方面,将对更准确、有目的、有数据,以及实际的数据量化目标的研究提供完整而完善的线索,通过多目标算法的研究,可以得出对多目标的精确、及时、准确的评价。
2.基于搜索引擎结果显示,我们发现用户的网络行为是千差万别的,用户的网络行为有可能不是目标,比如网页浏览、鼠标点击、键入、注册、收藏、消费、交易、社交、加入购物车等等。那么,我们可以将这些行为作为一个目标,将多目标优化算法以更加全面、科学的方式使用,更加有效的提升用户对网站的认可度和忠诚度。
3.基于数据分析,我们发现用户在搜索结果页的浏览行为,不一定是用户的行为。这类行为有可能是用户已经习惯了的、潜在的或者是已经被某类产品或者服务吸引的,用户在网站没有相应的需求、无意识的进入到了相关的网站。这些行为是在特定时期才会有的。这个时候,我们就可以基于网站分析,对搜索结果页,按照“用户行为指标”去看,并在这些行为的基础上去优化这些行为,从而提高用户的用户体验,增加用户的黏性。
4.基于数据挖掘,我们发现用户的网络行为并没有标准。在制定搜索引擎优化策略时,我们不仅要对网站本身的数据进行分析,还需要对用户的一些行为数据进行分析,对这些行为数据的优化和挖掘,从而才能发现这些行为的问题。比如:特定时间的用户是谁?哪些用户是被哪些关键词覆盖了?搜索次数相对较高还是相对较低?
5.基于搜索引擎优化策略,我们发现用户在网站上的行为,是基于用户之前的行为数据而进行的。我们可以利用这一点,对某个特定页面的排名,进行排名前50的页面,针对这些页面的内容进行适当的优化,提升这些特定页面的搜索排名,这样对于提高用户体验来说是很有帮助的。比如:你在SEO中,经常遇到某个关键词排在百度首页的前50位,但是你对该词的搜索结果却没有任何反应,这就是基于用户之前的行为数据的。