جستجو در هوش مصنوعی

امروزه اکثر شرکتهای پیشرو و موفق در دنیا از هوش مصنوعی برای تحلیل داده ها و داده کاوی در جهت بهبود کارایی خود استفاده میکنند . شرکتهای ارائه دهنده موتورهای جستجو نیز از این قاعده استثنا نیستند .هوش مصنوعی حجم وسیعی از داده ها را تحلیل کرده و آنها را تبدیل به اطلاعات مفید میکند و به عبارتی قادر است اطلاعات را سریعتر، بهتر و در حجم وسیعتری نسبت به انسانها تحلیل کند. همچنین میتواند به مرورزمان خودش را تقویت کند و یاد بگیرد. این یعنی استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی به عملکرد بهتر موتورهای جستجو کمک میکند. ما در این مقاله نگاهی به سئو در عصر کنونی و استفاده از هوش مصنوعی در آن انداخته ایم. در ابتدا مروری بر سئو و روشهای متداول پیاده سازی آن داریم. پس از بررسی ارتباط سئو و هوش مصنوعی به مباحثی همچون نقش پررنگ هوش مصنعی در الگوریتم موتورهای جستجو، کاربرد هوش مصنوعی در تولید محتوای قوی و استفاده بهینه از آن درزمینه شخصی سازی میپردازیم. که استنباط بین BFS و DFS یک درخت باینری که نوع ساختار داده مورد استفاده در BFS از a استفاده میکنیم صف نوع داده و در DFS از a استفاده میکنیم پشته نوع داده پیچیدگی فضا در BFS از یک صف برای ذخیره عناصر سطح استفاده میکنیم بنابراین حداکثر فضای مورد استفاده در BFS است O (w)جایی که w حداکثر عنصر در یک سطح است. در DFS ما از stack استفاده میکنیم و مفهوم عمق را دنبال میکنیم. بنابراین ، حداکثر ارتفاع درخت بیشترین فضا را برای ارزیابی دارد. بنابراین پیچیدگی فضای DFSزیاد است O (H)جایی که H ارتفاع درخت است.

کلیدواژه ها:

سئو ، موتور جستجو ، الگوریتم موتورهای جستجو ، هوش مصنوعی ، تحلیل داده