Orodje za avtomatizacijo optimizacije SEO
magistrsko delo
Abstract
S tem magistrskim delom smo želeli predstaviti področje optimizacije spletnih strani ter
opisati dejavnike, ki vplivajo na boljše iskalne rezultate. Avtorji del, povezanih z optimizacijo
spletnih strani, največkrat poudarijo pomembnost ključnih besed. Naloga opisuje
tradicionalne in moderne načine iskanja ključnih besed. Med moderne načine lahko
prištevamo tudi avtomatizirano iskanje le-teh. Pristopi iskanja se med sabo močno
razlikujejo, nekateri temeljijo na statističnih podatkih, drugi na oblikovnih lastnostih
besedila, tretji pa na strojnem učenju. Predstavljen je po en algoritem iz posamezne
kategorije ter primerjava uspešnosti s podatki, ki smo jih pridobili iz storitve DataForSEO.
Keywords
algoritmi iskanja ključnih besed;SEO-optimizacija;spletni iskalniki;obdelava naravnega jezika;magistrske naloge;
Data
| Language: | Slovenian |
|---|---|
| Year of publishing: | 2019 |
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
| Organization: | UM FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science |
| Publisher: | [G. Gračner] |
| UDC: | 004.659:81'322.2(043.2) |
| COBISS: |
22796822
|
| Views: | 751 |
| Downloads: | 86 |
| Average score: | 0 (0 votes) |
| Metadata: |
|
Other data
| Secondary language: | English |
|---|---|
| Secondary title: | SEO optimization tool |
| Secondary abstract: | This master thesis addresses area of search engine optimization. It describes all parts of web site important for better search results. A lot of search engine optimization related works point out importance of choosing right keywords. Thesis describes traditional and modern ways how to find a right keywords. Automatic keyword extraction belongs to modern and sophisticated approaches. Algorithms for automatic keyword extraction are split in three main groups. First group uses text statistical data, algorithms in second group are based on extracting text features and the third group is based on machine learning. Thesis describes one algorithm for each group and compares their efficiency based on results from DataForSEO service. |
| Secondary keywords: | keyword extraction algorithms;SEO-optimization;search engines;natural language processing; |
| Type (COBISS): | Master's thesis/paper |
| Thesis comment: | Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije |
| Pages: | VII, 75 f. |
| ID: | 11225827 |
Recommended works:
Orodje za avtomatizacijo optimizacije SEO
2019,
magistrsko delo
S strojnim učenjem podprta analiza znanstvenih revij in avtorjev
2021,
magistrsko delo
Koncept optimizacije spletne trgovine
2016,
diplomsko delo visokošolskega strokovnega študija Organizacija in management kadrovskih in izobraževalnih procesov
Vpliv optimizacije spletnih strani na njihovo kvaliteto
2021,
magistrsko delo
Ugotavljanje berljivosti besedil z uporabo statističnih mer in strojnega učenja
2017,
no subtitle data available