网站如何增加百度收录

>第54卷第19期2010年10月进行具体案例分析.
仅有1篇文章通过自行构建指标体系,对中美13家典型政府网站提供的科技信息服务进行实证研究[2],研究结果不够全面.
1.
3国外相关研究概述外文文献调研表明:国外学者的相关研究,也极少把中美政府网站置于对等的研究地位.
截止到2010年4月2日,在ISIWebofKnowledge中(检索式:标题=(US)AND标题=(China)AND标题=(web)),有5条记录,其中1条涉及中印日美四国商业网站比较.
[3]ScienceDirect(检索式:TITLEABSTRKEY(ChinaandUSandgovernmentandweb)),有4条记录,其中有1篇文章探讨了搜索引擎对美国网站和中国大陆、台湾、新加坡网站的覆盖度的区别[4].
Proquest(检索式:(chinaandusandwebsiteandgovernmentandnotgoogle)ANDNOTAT(bookreview))有21条记录,但没有一篇对中美政府网站对比研究.
1.
4本文研究的技术路线目前评估研究中常用技术路线是:构建指标体系———用层次分析法及专家调查法决定指标权重(或借用成型的模型[5])———通过问卷调查采集数据———对数据进行定量分析.
本文不采用此路线,原因有三:①就本文的选题而言,由于语言不同,被调查者对指标容易产生不同理解,造成系统误差;②研究对象是中美两国国民,总体数量大,抽样复杂,完成问卷调查的难度较大;③中美政府网站数量多,提供内容和服务差异较大,用已有的模型分析有难度.
故本文采用替代的方式,借助全球通用的互联网统计工具,以中国(31个省)和美国(51个州)政府网站域名为查询条件,采集客观数据,来描述用户的使用行为.
所采用工具及理由如下:①Alexa:全球最专业的流量统计公司,其页面访问量(PageView,PV)和网站排名为全球公认,其数据来源于由数以百万的Alexa工具栏用户和其他流量数据源组成的巨大样本[6];②GOOGLE:全球规模最大的搜索引擎;③百度:全球最大的中文搜索引擎;④Yahoo:全球著名搜索引擎;⑤Alltheweb:网络影响因子(WebIF)研究常用的搜索引擎,更新速度快,搜索精度高;⑥W3C:WorldWideWebConsortium,万维网联盟,致力于创建Web相关技术标准(如HTML、XHTML、CSS、XML)并促进Web发展的国际组织.
2中美省、州级政府门户网站的用户使用行为数据分析2.
1数据项指征说明所选各数据项对用户使用行为的描述关系如下:①反映用户对网站的使用频率:PV、网站排名、国内排名、用户量;②反映用户使用网站的习惯:人均页面访问量、蹦失率(只访问一个页面的人次百分比)、网站访问时间、上游网站(上游网站是搜索引擎的比例,将各搜索引擎的百分比相加而得)、下游网站(下游网站是搜索引擎的比例,计算方法同上游网站)、搜索流量(访问人次中来源于搜索引擎的百分比);③反映用户的分布情况:本国用户比例;④反映网站经搜索引擎被用户到达的可能性:各搜索引擎的反向链接数和收录页面数、GooglePageRank;⑤反映网站的规模:网页数;⑥反映网站的规范程度,用户易用性:网页错误数、网页警告数.
2.
2数据采集说明各项数据的采集时间及方法如表1所示:表1数据采集情况数据类型访问时间网址采集方法网站排名、国内排名、Alexa反向链接数、页面访问量、用户量、本国用户比例2010-02-24Alexa中文官方网站,http://cn.
Alexa.
com在检索框输入网址,如http://ohio.
govPR值2010,02-25中国站长站GooglePR查询,http://tool.
chinaz.
com/Ranks/同上GOOGLE反向链接数、百度反向链接数、Yahoo反向链接数2010-02-25中国站长站网站收录查询,http://tool.
chinaz.
com/Seos/Sites.
aspx同上GOOGLE收录页面数、百度收录页面数、Yahoo收录页面数2010-02-25中国站长站反向链接查询,http://tool.
chinaz.
com/Seos/Links.
aspx同上网页错误数、网页警告数2010-02-25TheW3CMarkuPValidationService,http://validator.
w3.
org/同上网页数总链接数2010-03-13Alltheweb,http://www.
alltheweb.
com/在检索框输入命令行:site:http://ohio.
govlink:http://ohio.
gov人均页面访问量、蹦失率、网站访问时间、上游网站、下游网站、搜索流量2010-03-19Alexa中文官方网站,http://cn.
Alexa.
com在检索框输入网址,如http://ohio.
gov注:中国站长站提供的"网站收录查询"和"反向链接查询"可以通过一次查询获取多个搜索引擎的数据.
笔者经过验证,其结果与采用检索式在相应的搜索引擎上直接查询相同.
Alexa的统计有"最近7天平均、最近1月平均、最近3月平均"3种统计周期,本文选择时间最长最稳定的"最近3月平均"数据.
2.
3数据处理因为两国样本数不同,用SPSS的两组独立样本的T检验(按地区分组,CN和USA各为一组,设置95%置信区间)来比较中美两国的差异.
结果显示:在全部23个数据指标中,有19个体现出显著的中美差异,其中3个方差具齐性(即Equalvariancesassumed行上Sig.
(2tailed)美国网站排名(247580.
13/65605.
53)本国比例(97.
95%/89.
16%)蹦失率(60.
46%/39.
35%)上游网站(86.
48%/57.
34%)下游网站(82.
83%/48.
47%)搜索流量(35.
78%/30.
56)百度反链(58130.
72/77.
60)Google反链(10045.
00/2817.
20)Yahoo反链(83204.
25/78.
52)百度收录(58130.
72/77.
60)Yahoo收录(51762.
88/5.
96)GooglePR(7.
97/6.
78)网页错误数(740.
44/73.
08)网页警告数(75.
84/23.
18)中国>第54卷第19期2010年10月相关,且相关系数均超过0.
5,达到中度相关.
中国PV、用户数与人均GDP正相关,说明随着经济水平的提高,政府网站的访问量会提升,这可能与网民人数增加和上网条件改善有关;PR、上游网站和下游网站与人均GDP负相关,可以理解为用户上网行为更加多样化,对政府网站及搜索引擎的依赖程度有所降低.
表3相关分析结果网站排名PV用户数PR本国比例人均页面蹦失率访问时间上游网站下游网站搜索流量W3C_ERRW3C_WARN人均GDP人均GDPPearsonCorrelation-.
294.
256.
265-.
376-.
666.
526-.
617.
493-.
558-.
555-.
179-.
393-.
3701.
000Sig.
(2tailed).
007.
020.
016.
001.
000.
000.
000.
000.
000.
000.
107.
000.
001.
N8282827980828282787782757582注:人均GDP=GDP/省(州)人数,其中中国的GDP和人口数来源于各省的2009年国民经济和社会发展统计公报;美国的GDP来源于美国商务部网站[8],人口数据来源于人美国人口普查局网站[9],按照2009年底100美元=681.
31元人民币的现汇买入价[10]将美国人均GDP转换为人民币.
表4美国相关分析结果Alexa排名PV用户数PR本国比例人均页面蹦失率访问时间上游网站下游网站搜索流量W3C_ERRW3C_WARN人均GDP人均GDPPearsonCorrelation-.
065.
038.
041.
160-.
189.
071.
023.
044.
118.
139.
139-.
150-.
1801.
000Sig.
(2tailed).
651.
792.
774.
266.
185.
621.
873.
761.
408.
331.
329.
298.
212.
N5151515051515151515151505051表5中国相关分析结果Alexa排名PV用户数PR本国比例人均页面蹦失率访问时间上游网站下游网站搜索流量W3C_ERRW3C_WARN人均GDP人均GDPPearsonCorrelation-.
203.
596.
616-.
558.
065.
111-.
216.
160-.
514-.
509.
014.
321.
1011.
000Sig.
(2-tailed).
274.
000.
000.
002.
739.
551.
243.
389.
006.
008.
939.
118.
630.
N31313129293131312726312525314.
3用户行为数据间相关分析数据显示,用户的使用行为间有较为复杂的相关关系,结果简化如表6所示:表6用户行为间相关情况相关系数绝对值PearsonCorrelationAlexa①PV②用户数③PR④本国比例⑤人均页面⑥蹦失率⑦访问时间⑧上游网站⑨下游网站⑩搜索流量瑏瑡W3C_ERR瑏瑢W3C_WA瑏瑣0.
8所有的数据都或多或少与其他数据相关,平均相关项为8.
15项,说明各种用户行为具有普遍的关联性.
共有53对数据显著相关,其中9对在0.
05置信水平上相关,其余44对在0.
01置信水平上相关.
相关程度分布为:8对数据项相关性很弱,34对低度相关,8对中度相关,3对高度相关.
PV与用户数相关系数达到0.
995,说明页面访问量提升主要依赖于用户数的增加,而非人均页面增加;人均页面与访问时间相关系数为0.
938,说明在人们访问政府网站页面的平均时间基本一致;上游网站与下游网站相关系数为0.
885,说明人们在访问政府网站前后对搜索引擎的使用行为较一致.
数据项"蹦失率"与所有其他数据均相关,但没有高度相关项,说明此数据是一个具有代表性的数据,反映了政府网站建设的质量,值得重点关注.
5启示与局限5.
1对我国政府网站建设的启示中美两国政府网站建设规模接近,在各自国内的网络影响力相近,我国电子政务发展成效明显.
美国政府网站对其用户有更强的"粘性",内容更贴合用户需求,值得我国政府网站学习.
我国政府网站外国用户比例小,因此我们不必过分重视外文网页建设.
我国用户更依赖搜索引擎,因此政府网站要重视搜索引擎功能开发.
符合W3C标准的网站易用性更好,且改正所指的细节问题并不困难,我国政府网站应立即行动.
中美用户使用行为的差异与人均GDP的高低有明显的相关,但体现出阶段性:美国用户行为与其人均GDP已无相关,而我国政府网站的访问量与人均721<<电子政务LIBRARYANDINFORMATIONSERVICEGDP同步变化.
PV和蹦失率在各用户行为数据中具有一定的典型意义,值得关注.
5.
2研究存在的局限本研究依赖互联网统计工具,因此这些工具的准确性和可信度直接影响研究的质量.
通过多个工具的比较,选出比较合理的统计数据,这从一定程度上降低了研究出现偏差的概率.
在探究用户使用行为差异的原因时,只引入了一个外部数据人均GDP做相关分析,这略显不足,有待进一步发掘其他影响因子.
参考文献:[1]王友奎联合国发布2010年全球电子政务绩效评估结果[2010-09-09]http://www.
cstc.
org.
cn/tabid/88/InfOID/83061/Default.
aspx.
[2]鲁莎,刘娅.
中美典型政府网站科技信息服务评价研究.
图书情报工作,2008(s1):123-124.
[3]SinghN,ZhaoHX,HuXR.
Analyzingtheculturalcontentofwebsites—AcrossnationalcomparisionofChina,India,Japan,andUS.
InternationalMarketingReview,2005,22(2):129-146.
[4]VaughanL,ThelwallM.
Searchenginecoveragebias:Evidenceandpossiblecauses.
InformationProcessing&Management,2004,40(4):693.
[5]LeeTR,WuHC,LinCJ.
Agriculturale-governmentinChina,Korea,TaiwanandtheUSA.
ElectronicGovernment,2008,5(1):66-68.
[6]详解Alexa网站流量排名.
[2010-03-13].
http://cn.
Alexa.
com/help/traffic-learn-more.
[7]中国互联网络信息中心.
第25次中国互联网络发展状况统计报告.
[2010-03-13].
http://www.
cnnic.
net/uploadfiles/pdf/2010/1/15/101600.
pdf.
[8]BEAgrossdomesticproductbystate.
[2010-03-13].
http://www.
bea.
gov/regional/gsp/[9]CensusBureauHomePage.
[2010-03-13].
http://www.
census.
gov/popest/national/files/NST_EST2009_ALLDATA.
csv.
[10]中国银行总行外汇牌价.
[2010-05-08].
http://www.
bankofchina.
com/sourcedb/lswhpj/.
〔作者简介〕龙怡,女,1978年生,讲师,发表论文10余篇;盛宇,女,1980年生,讲师,发表论文10余篇;郭金兰,女,1976年生,讲师,发表论文10余篇.
(上接第9页)境的适应性改造应吸取维基百科的开放模式,面向社会团体和个人,构建一个维基式的开放服务平台,鼓励广大用户积极投身分类法的修订和改造,接受社会团体和个人对分类法的维护意见和方案.
通过维基百科似的权限管理系统与版本恢复机制完成对分类法内容的版本维护,最大程度地考虑用户的使用特点和思维习惯,充分体现《中图法》在网络环境中的实用性和社会性.
4结语本文主要探讨了《中图法》在网络信息资源组织中的改造和修订方面的问题和措施.
相对于其他知识组织工具的研究投入而言,对分类法这一传统的、受众广泛的知识工具的研究显得非常不足.
这制约了分类在网络资源组织中应该发挥的积极作用.
传统图书分类法在网络环境中的修订和改造对于提高分类法在网络环境中的作用,对于开发图书情报机构以及数据库公司已经积累的大量元数据资源,均具有重要的意义.
我国科学界、图书馆和情报界对于《中图法》的修订和改造,应当给予更多的关注.
参考文献:[1]侯汉清,黄建年.
马克思主义在中外图书分类法中的列类研究:演变和进展.
中国图书馆学报,2009,35(2):15-21.
[2]ChanLM,MitchellJS.
DeweyDecimalClassification:Edition21andinternationalperspectives//WorkshopatthegeneralconferenceoftheInternationalFederationofLibraryAssociationsandInstitutions(IFLA),Beijing,China,August,1996:43-58.
[3]薛春香.
《中图法》复分表的修订.
中国图书馆学报,2009,35(6):61-65.
[4]侯汉清,周冰.
从列举式分类法向组配分类法的转变———试论新版《资料法》的修订特色,图书馆杂志,2002(2):40-44.
[5]欧阳宁,侯汉清.
网络环境文献分类法的可视化.
分类法研究与修订调研报告.
北京:北京图书馆出版社,2007.
[6]马张华.
国外文献分类法修订维护的发展及对《中图法》的启示,国家图书馆学刊,2008(2):35-39.
[7]司莉.
KOS在网络信息组织中的应用与发展.
武汉:武汉大学出版社,2008.
〔作者简介〕何琳,女,1980年生,副教授,博士,发表论文20余篇,出版专著1部.
侯汉清,男,1943年生,教授,博士生导师,发表专(译)著10余部.
821