核心方法:seo诊断网站教程（提升网站权重的8个工具）

　　对于我们SEO员工来说，每天最离不开的就是站长工具，它可以分析一些网站数据，小编向大家推荐一些常用的网站工具！日志

　　浩日志分析

　　LogHao站长工具是目前全网最好的网站在线日志分析工具，搜索引擎蜘蛛在线分析工具，是百度蜘蛛全网首款在线分析工具。

　　熊猫关键词工具

　　熊猫关键词工具网页版为SEO工作人员提供关键词挖掘功能，熊猫关键词工具是支持中英文长尾词挖掘的工具，千万站长必须关键词管理软件，最重要的一点是在线分析可以免费导出关键词工具。

　　熊猫长尾关键词词库

　　网站站长工具网站站

　　长工具是网站站长的必备工具。基本上，SEO人员或网站管理员经常使用此网站管理员工具来查询他们的网站以了解SEO数据网站变化。它还可以检测网站死链接，蜘蛛访问，HTML格式检测，网站速度测试，友好链接检查，网站域IP查询，PR，权重查询，alexa，whois查询等。

　　5118 数据

　　5118平台通过各类大数据挖掘为SEO提供关键词挖掘、行业词库、站群权重监控、关键词排名监控、索引词、流量词挖掘工具等，是近年来兴起的站长分析工具，也是广大SEO员工必备的站长工具平台。

　　在线网站日志分析工具

　　爱站工具

　　爱站网的大部分站长也都熟悉它，比站长工具稍晚一点，爱站工具口碑也不错，提供了多种站长工具如网站收录查询和站长查询以及百度权重值查询，免费查询各种工具，包括关键词排名查询、百度收录查询等。

　　114链接查询

　　114链接工具可能更适合玩站群的人，他是一个可以在线批量查询网站各种数据的工具，一般基本上一天可以免费查500个网址，应该说是站群站长最好的站长工具！

　　114网站批处理工具

　　IIS7 网站站长工具

　　IIS7网站管理员之家创建于2018年。去年也是刚起步的，它的查询工具比较复杂，批量查询也可以，只是速度有点慢。网站还有一些网站、服务器相关的技术文章、工具集合等

　　黄金站长工具

　　金华关键词工具也是老工具，主要功能：百度指数查询、相关关键词分析、长尾关键词挖掘、索引批量查询、关键词竞赛等，最早使用金华关键词工具就是关键词扩展！

　　文章中提到的一些工具可以在全网搜索，那些无法搜索到的工具可以用黄页88标题号私信给我们！

　　如何获取网址

　　解决方案:python文字识别算法_使用Python检测文章抄袭及去重算法原理解析

　　在互联网出现之前，“复制”非常不方便。一是“货源”少，但流通渠道少；数不胜数，博客论坛甚至自建网站，爬虫也可以毫不费力地让“复制”完全自动化。这导致了“文章”在网络上的高度重复。这里的“文章”只是一个网页，新闻、博客等文字占据了大部分内容。

　　中国新闻网站的“转贴”（实际上是抄袭）现象非常严重。这种“转贴”几乎就是照搬全文，或改标题，或改编者名，或修改文中个别字眼。因此，有必要对新闻网页进行去重。

　　一、去重算法原理

　　文章去重（或网页去重）是根据文章（或网页）的文字内容判断多个文章是否重复。这是爬虫在爬取大量文本行网页（新闻网页、博客网页等）后会执行的一个非常重要的操作，也是搜索引擎非常关心的问题。搜索引擎抓取的网页数量众多，针对海量文本的去重算法有很多，如minihash、simhash等。

　　在工程实践中，simhash已经使用了很长时间，也存在一些不足之处。一是算法较复杂，效率较差；另一个是准确率一般。

　　网上还流传着一种百度采用的方法。文章的最长句子的哈希值作为文章的标识，具有相同哈希值的文章（网页）被认为具有相同的内容。复制 文章（页面）。

　　这种所谓的“百度算法”对工程来说是非常友好的，但是在实践中还是存在很多问题。中文网页的一大特点就是“天下文章大文案”，各种博文、新闻都是网站几乎不加改动或稍加修改就发布的。这个特点非常适合这个“百度算法”。但是在实际中，个别单词的修改会导致重现的最长句子不同，从而其hash值也会不同。最后的结果是准确率高，召回率低。

　　为了解决这个问题，我提出了nshash（top-n longest sentences hash）算法，即：取文章中最长的n个句子（实际n=5效果很好），做hash值分别将这n个哈希值作为文章的指纹，就像一个人的5根手指的指纹，每一个指纹都可以唯一的确认文章的唯一性。这是“百度算法”的延伸。准确率还是很高的，但是召回率大大提高了。本来是用一个指纹来判断的，现在要召回的是n个指纹。

　　2.算法实现

　　算法原理简单，实现起来也不难。稍微复杂一点的是对于一个文章（网页）返回一个similar_id，只要ID相同，文章就是相似的，通过groupby similar_id可以达到去重的目的.

　　为了记录文章指纹和similar_id的关系，我们需要一个key-value数据库。该算法实现内存和硬盘两种key-value数据库来记录这种关系：

　　HashDBLeveldb类：基于leveldb实现，可用于海量文本去重；

　　HashDBMemory类：基于Python的dict实现，可用于中等大小文本的去重（只要Python的dict不报内存错误即可）。

　　这两个类有 get() 和 put() 方法。如果想用Redis或者MySQL等其他数据库实现HashDB，可以参考这两个类的实现来实现。

　　HashDBLeveldb 类的实现

　　HashDBMemory 类的实现

　　从效率上来说，HashDBMemory 肯定更快。使用nshash测试17400个新闻网页的内容，结果如下：

　　HashDBLeveldb：耗时2.47秒；HashDBMemory：耗时1.6秒；

　　具体测试代码请看example/test.py。

　　有了这两个类，就可以实现nshash的核心算法了。

　　首先，将课文分句，在句末标上句号、感叹号、问号、换行符。一个肯定的表达可以用来划分一个句子。

　　其次，选取最长的n个句子，分别进行hash计算。hash函数可以使用Python自带的hashlib模块中的md5、sha等，或者我在爬虫教程中多次提到的farmhash。

　　最后，我们需要根据这n个hash值给文本内容一个similar_id，这可以通过上面两个HashDB类中的任意一个轻松实现。原理是similar_id从0开始，从HashDB中查找这n个hash值是否有对应的similar_id，有则返回对应的similar_id；如果不是，则让当前similar_id加1作为对应的similar_id similar_id，将这个对应关系存入HashDB，返回similar_id。

　　该算法作为 NSHash 类实现：

　　NSHash类的实现

　　三、使用方法

　　导入 nshash

　　nsh = nshash.NSHash(name='test', hashfunc='farmhash', hashdb='memory')

　　similar_id = nsh. get_similar(doc_text)

　　NSHash 类采用三个参数：

　　name : 用于保存 hashdb 到硬盘的文件名。如果hashdb是HashDBMemory，则使用pickle序列化到硬盘；如果是HashDBLeveldb，leveldb目录的名称为：name+'.hashdb'。名称可以根据需要启动。

　　hashfunc ：计算hash值的具体函数类，目前实现了两种：md5和farmhash。默认是md5，在​​windows上安装farmhash不方便。

　　hashdb：默认为内存，即选择HashDBMemory，否则为HashDBLeveldb。

　　至于如何使用similar_id去重海量文本，就看你如何存储和索引这些海量文本了。参考 example/test.py 文件。本次测试以excel保存的新闻网页去重为例。

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