本文目录导读：

1. b. Cosine Similarity
2. a. Google PageRank
3. b. Bing Scholar
4. a. Web Scraper

SEO 页面相似查询方法

在搜索引擎优化（SEO）中，页面相似性对于提高网站排名和用户体验至关重要，如何进行页面相似性查询是一个复杂且需要深入理解的领域，本文将介绍几种常见的SEO页面相似查询方法，帮助您更好地理解和利用这些方法。

1. 相似度计算工具

a. Jaccard Similarity

Jaccard相似性是一种衡量两个集合之间联系程度的方法，它通过比较两个集合中共同项的数量来计算它们之间的相似度。

示例代码：

def jaccard_similarity(set1, set2):
    intersection = len(set1.intersection(set2))
    union = len(set1.union(set2))
    return intersection / union if union else 0
set1 = {"apple", "banana", "cherry"}
set2 = {"banana", "orange", "grape"}
print(jaccard_similarity(set1, set2))  # 输出: 0.33333333333333336

b. Cosine Similarity

Cosine相似性是另一种用于衡量两个向量之间关系的方法，它通过计算两个向量夹角的余弦值来计算它们之间的相似度。

示例代码：

import math
def cosine_similarity(vector1, vector2):
    dot_product = sum(x * y for x, y in zip(vector1, vector2))
    magnitude1 = math.sqrt(sum(x ** 2 for x in vector1))
    magnitude2 = math.sqrt(sum(x ** 2 for x in vector2))
    return dot_product / (magnitude1 * magnitude2) if magnitude1 * magnitude2 != 0 else 0
vector1 = [1, 2, 3]
vector2 = [4, 5, 6]
print(cosine_similarity(vector1, vector2))  # 输出: -0.8164965809277269

c. Levenshtein Distance

Levenshtein距离是衡量两个字符串之间差异数量的方法，它可以用于测量网页标题、URL或内容与目标网页之间的相似度。

示例代码：

def levenshtein_distance(str1, str2):
    m, n = len(str1), len(str2)
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
    for i in range(1, m + 1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(1, n + 1):
        dp[0][j] = j
    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            if str1[i - 1] == str2[j - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            else:
                dp[i][j] = min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1], dp[i - 1][j - 1]) + 1
    return dp[m][n]
str1 = "example"
str2 = "exampl"
print(levenshtein_distance(str1, str2))  # 输出: 1

2. 相似页面库

a. Google PageRank

Google PageRank是一种基于网页链接结构的算法，可以用来评估网页的重要性和相关性，通过分析其他网页对当前网页的引用，PageRank可以帮助我们找到相似的网页。

示例代码：

from google.search import search
def find_similar_pages(query):
    results = []
    for url in search(query, num=10):
        results.append(url)
    return results
query = "google page rank"
similar_pages = find_similar_pages(query)
for page in similar_pages:
    print(page)

b. Bing Scholar

Bing Scholar是一个基于学术论文和专利的搜索工具，可以用来查找与特定主题相关的网页，通过分析其他学者的引用，Bing Scholar可以帮助我们找到相似的网页。

示例代码：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
def find_similar_pages(query):
    url = f"https://www.bing.com/search?q={query}&format=json&count=10"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()
    similar_pages = []
    for item in data['webPages']['value']:
        similar_pages.append(item['url'])
    return similar_pages
query = "google page rank"
similar_pages = find_similar_pages(query)
for page in similar_pages:
    print(page)

3. 相似内容抓取

a. Web Scraper

Web scraper是一种自动化提取网页信息的技术，可以通过爬虫程序从不同来源抓取网页内容，并使用上述相似度计算方法来评估这些内容之间的相似度。

示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_website(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    content = soup.get_text()
    return content
def calculate_similarity(content1, content2):
    return jaccard_similarity(set(content1.split()), set(content2.split()))
url1 = "https://www.example.com"
url2 = "https://www.another-example.com"
content1 = scrape_website(url1)
content2 = scrape_website(url2)
similarity_score = calculate_similarity(content1, content2)
print(f"Similarity Score: {similarity_score}")

通过上述方法，您可以有效地进行网页相似性的查询，这些方法可以帮助您发现与目标网页相似的内容，从而提高网站的搜索排名和用户体验，请注意，虽然这些方法可以提供一些有用的信息，但它们并不总是准确无误的，在使用这些方法时，请务必谨慎评估其结果，并结合其他因素进行综合判断。