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否则，您可能想知道什么是机器学习模型。它有什么影响？ 机器学习使用专门的算法和统计模型分析数据，从发现的模式中得出推论。它能够学习和适应，而无需遵循传统编程所需的明确指令。 神经网用的一种机器学习算法。这样的网络可以由数千个单元或节点组成，这些单元或节点相互连接并组织成层。

每个单元处理输入并产生输出，该输出被发送到与其连接的其他节点。 输入可以 罗马尼亚ws粉丝 加权 ，这反过来可能会影响节点的输出，进而影响最终结果。 Google 已经使用神经网络 来理解主题的子主题。借助“有用内容更新”，网络中的多个输入可用于分析并确定页面是否有用。



根据上下文，某些输入可能比其他输入更重要。请记住这些要点，我们将在下一节中讨论 Google 可能使用哪些流程。 当你不是专家，而且没有帮助时，谷歌会给你什么样的印象 我们知道，谷歌已经创建了一个神经网络，它可以接收多个输入并对这些信号进行加权，以确定某个页面是否有用。

然后，它会将这些信息汇总到网站级别，并在无用内容的数量超过未公开的阈值时应用权重。 现在的问题是，这些是什么样的信号？ 约翰·霍尔 增长营销机构Relevance顾问 “多年来，谷歌一直强调发布有用的内容，他们继续努力在搜索引擎结果中优先考虑这一点。

我相信他们会更加重视作者或公司背后的可信度。这种主题权威将产生很大的影响，因此更强大的简历或高权威的公司将能够对搜索排名产生更大的影响。因此，为了获得最佳结果，重要的是要考虑谁在写内容的相关性，是否回答了用户需要的问题，以及内容是否通过最佳实践进行了优化。

” 在讨论这个问题之前，我们需要稍微绕个弯来讨论一下主题/网站部分和主题/网站级别的权威性得分。虽然这在计算上很重要，但这完全在 Google 目前的能力范围内。权威性不同于 Page Rank，它消除了潜在的受欢迎程度偏见（例如，娱乐网站可能会在医学文章上获得更多链接，即使它不是最权威的）。