已经开始表明但不能

rosemardi692

我们使用相关性研究来帮助我们了解一个因素是否可能导致另一个因素。重要的是要理解相关性并不能证明因果关系理解这一点很重要。它只是表明确实如此。我想分享的例子是食用冰淇淋和溺水之间存在很强的相关性。这并不意味着其中一者导致了另一者。事实上这里的因果因素直观上是显而易见的炎热的天气。当外面很热时人们会吃更多的冰淇淋也会更多地游泳。但是就链接而言我们还知道谷歌告诉我们链接仍然很重要。如果这对你来说还不够谷歌仍然会惩罚那些有问题的链接建设行为的网站。


除非链接很重要否则这不是他们会投资的领域。那么相关性分数如何发挥 比利时电话号码表 作用呢相关性评分范围从到。分表示两个项目之间具有完美相关性。因此如果我们有两个变量和每当的值增加时的值也会增加。的分数意味着完全相反每当的值增加时的值就会减少。分表示不存在任何可感知的关系。当的值增加时的值同样可能增加或减少。搜索是一个需要评估的复杂环境。声称使用了多个排名因素。因此任何一个因素都不可能占主导地位。高分根本不可能发生或更高的相关性分数证明存在关系。



核心研究结果是时候潜水了首先让我们看一下所有查询的全局视图该相关性得分高达。考虑到算法多个排名因素的复杂性有一个因素的相关性得分很高表明相关性很强。接下来我们看看和的相关性和均表现出很强的相关性事实上比排名页面的链接总数还要多。这很有趣因为它确实表明在某种程度上链接网站和链接页面的权威都很重要。