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2020-06-11 10:31:27
TF-IDF介绍
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TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF是词频(Term Frequency),IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。
TFIDF的主要思想是:**如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力,适合用来分类。**TFIDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF逆向文件频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越大,则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m+k,当m大的时候,n也大,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处.
某一特定文件内的高词语频率,以及该词语在整个文件集合中的低文件频率,可以产生出高权重的TF-IDF。因此,TF-IDF倾向于过滤掉常见的词语,保留重要的词语。
TF-IDF是NLP中一种常用的统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库
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2022-03-11 11:34:54如果要给宝贝取标题也是关乎权重的,那么拼多多关键词权重是什么?如何拼多多关键词权重提高? 关键词权重指的是某个关键词的综合排名指数。关键词权重是影响你商品排名的关键,如果你的这个商品排名太过落后,那就...关键词权重这一因素也常常被商家们所提起,它是我们在运营店铺时需要去考虑的一个关键性的因素。如果要给宝贝取标题也是关乎权重的,那么拼多多关键词权重是什么?如何拼多多关键词权重提高?
关键词权重指的是某个关键词的综合排名指数。关键词权重是影响你商品排名的关键,如果你的这个商品排名太过落后,那就可惜了,连展示的机会都没有了。
同时也是也是搜索引擎里面的关键依据。可以说是无权重,无排名。产品高权重的话,那你肯定就是高排名;相反,那些没有权重的商品,连在搜索引擎里都搜不到,更何况还在搜索前列。
如何提高?
1、拼多多选款应该要放在首位,我们要根据数据的反馈,什么种类的商品好卖,然后再结合着市场的流行元素来进行选款。
2、基础优化应该要放在其次,商家想要有流量,就必须要做好优化标题,主图和详情页等,因为标题决定了商品关键词的排名和要面对的人群,主图则决定着商家的流量,假设商家的主图没有做好,就算位置好了也会没有人点击查看的,这样的时间一但持续过久,排名就会被别人挤下去了,最后详情页也是会影响买家的支付转化率的,同时也可以避免与买家的不必要纠纷,所以这方面的优化要做好。
3、就是商家的运营方式了,商家们可以选择两到三款,一个做爆款,另外的可以作为辅助款,一但爆款有问题了我们还可以有辅助款顶上去,这样的话店铺也不会一下子就垮下来,这也是每个平台的趋势,不管哪个平台,考验的还是店铺的综合运营能力。
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语言材料中词的使用频率
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篇章级,词在整篇文章中,没出现算零次,出现了算一次
句子级,词在整个句子中,没出现算零次,出现了算一次
最细级,出现多少次就算多少次
句子级
、段落级
、篇章级
等TFIDF
TF(Term Frequency):词频
T F = 该 词 频 数 文 档 词 语 总 数 TF = \frac{该词频数}{文档词语总数} TF=文档词语总数该词频数IDF(Inverse Document Frequency):逆文本频率指数
I D F = log ( 文 档 总 数 出 现 该 词 文 档 数 + 1 ) IDF = \log(\frac{文档总数}{出现该词文档数+1}) IDF=log(出现该词文档数+1文档总数)TFIDF缺点
- 文档类型单一时,IDF将失去意义。例如,语料都是汽车主题,理应获得更高权重的汽车相关术语的IDF反而不高
- 在具有时效性的文本中,网络热词会阶段性频繁出现,这些热词理应要有较高权重,但阶段性IDF赋予的权重反而较低。
from collections import Counter from math import log10 from re import split from jieba.posseg import dt FLAGS = set('a an b f i j l n nr nrfg nrt ns nt nz s t v vi vn z eng'.split()) def cut(text): for sentence in split('[^a-zA-Z0-9\u4e00-\u9fa5]+', text.strip()): for w in dt.cut(sentence): if len(w.word) > 1 and w.flag in FLAGS: yield w.word class TFIDF: def __init__(self): self.idf = None self.idf_max = None def fit(self, texts): texts = [set(cut(text)) for text in texts] lent = len(texts) words = set(w for t in texts for w in t) self.idf = {w: log10(lent/(sum((w in t)for t in texts)+1)) for w in words} self.idf_max = log10(lent) return self def get_idf(self, word): return self.idf.get(word, self.idf_max) def extract(self, text, top_n=10): counter = Counter() for w in cut(text): counter[w] += self.get_idf(w) return [i[0] for i in counter.most_common(top_n)] tfidf = TFIDF().fit(['奶茶', '巧克力奶茶', '巧克力酸奶', '巧克力', '巧克力']*2) print(tfidf.extract('酸奶巧克力奶茶'))
词在文中位置
下面提供两种位置权重
粗粒度
词语位置 权重 标题 10 标题尾词 20 首句 4 末句 3 首段 3 末段 2 其它 1 细粒度
"""https://blog.csdn.net/Yellow_python/article/details/104580509""" from sklearn.gaussian_process import GaussianProcessRegressor from jieba import lcut X = [[0], [.1], [.2], [.3], [.4], [.5], [.6], [.7], [.8], [.9], [1]] Y = [[1], [.2], [.04], [.02], [.01], [0], [0], [.01], [.03], [.1], [.5]] class GPR: """高斯过程回归""" def __init__(self): self.model = GaussianProcessRegressor() self.model.fit(X, Y) def predict(self, position): return self.model.predict([[position]])[0] def extract(self, text, judge): words = lcut(text) le = len(words) - 1 entities = [(self.predict(i/le)[0], words[i]) for i in range(le+1) if judge(words[i])] return entities def visualization(): from matplotlib import pyplot as mp w = [[i / 500] for i in range(501)] z = GPR().model.predict(w) mp.scatter(X, Y, s=66, color='g') mp.scatter(w, z, s=6, color='r') mp.show() """实体抽取并返回权重""" print(GPR().extract('剑圣联合守望者斩杀大法师', lambda x: x in {'剑圣', '大法师', '守望者'})) """权重分布可视化""" visualization()
示例句子:剑圣联合守望者斩杀大法师
词语 位置 位置百分比 权重 剑圣 0 0% 1.00 守望者 2 50% 0.00 大法师 4 100% 0.50 文章总长度
文章越长,单个词对文章的贡献值越低。下面提供几个公式:
词长
下面提供两种词长权重
词长度 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 权 重 = 1 − 1 词 长 权重 = 1 - \frac{1}{词长} 权重=1−词长1 0.00 0.50 0.67 0.75 0.80 0.83 0.86 0.88 0.89 0.90 权 重 = 词 长 权重 = \sqrt{词长} 权重=词长 1 1.414 1.732 2 2.236 2.449 2.646 2.828 3 3.162 词跨度
词频=1时,权重=1;
词频>1时,下面提供两种词跨度权重简单版
权 重 = 1 + 尾 词 位 置 − 首 词 位 置 总 长 权重 = 1 + \frac{尾词位置 - 首词位置}{总长} 权重=1+总长尾词位置−首词位置复杂版
权 重 = ∏ i = 1 n − 1 ( 1 + 词 位 置 i + 1 − 词 位 置 i 总 长 ) 权重 = \prod^{n-1}_{i=1} (1 + \frac{词位置_{i+1} - 词位置_i}{总长}) 权重=∏i=1n−1(1+总长词位置i+1−词位置i)def span1(text): """词跨度 + 词频""" words = list(text) # 分词并返回列表,此处暂时用list reversed_words = words[::-1] le = len(words) return {w: 2-((words.index(w)+reversed_words.index(w)+1)/le) for w in set(words)} def span2(text): c, position = dict(), dict() words = list(text) # 分词并返回列表,此处暂时用list length = len(words) for i in range(length): word = words[i] if word not in c: c[word] = 1 else: c[word] *= 1 + ((i - position[word]) / length) position[word] = i return c _text = '清水水水水水水水里清' print(span1(_text)) print(span2(_text))
句子示例:清水水水水水水水里清
词语 简单版权重 复杂版权重 清 1.9 1.9 水 1.6 1.771561 里 1 1 词性
通常,实词>虚词,名词权重较高。
对于如何设定权重值,我们可以找些标注数据来建立一个词性权重模型。词与主题的关系
给予主题相关的词更高的权重
例如,文中【车主打开车盖,用苹果照了一下水箱】句子属于【汽车主题】,同为名词的【水箱】权重要比【苹果】高。
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from re import split from jieba import cut from collections import Counter from numpy import argmax from pandas import DataFrame def segment(text): for phrase in split('[^a-zA-Z\u4e00-\u9fa5]+', text.strip()): for word in cut(phrase): yield word def clf_word(texts, labels, clf=MultinomialNB()): """词分类,逻辑回归,存EXCEL""" # 向量化 vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=segment) x = vectorizer.fit_transform(texts) # 建模 clf.fit(x, labels) classes = clf.classes_ print(clf.__class__.__name__, clf.score(x, labels), *classes) # 词分类 c = Counter(w for t in texts for w in segment(t)).most_common() ls = [] for word, freq in c: predict_proba = clf.predict_proba(vectorizer.transform([word]))[0] # 概率 label = classes[argmax(predict_proba)] # 类别 ls.append([freq, word, label, *predict_proba]) df = DataFrame(ls, columns=['freq', 'word', 'label', *classes]) df.to_excel('a.xlsx', index=False) # 存excel if __name__ == '__main__': from data9 import X, Y # 导入新闻9分类语料 clf_word(X, Y)
否定句
在特定否定语境中,关键词权重要变零
例句:大力发展智能冰箱、智能空调、智能热水器等高新技术(不含智能手机和智能电视)
抽出实体及其权重:【智能冰箱:2】【智能空调:2】【智能热水器:2】【智能手机:-1】【智能电视:-1】{'不包含': -1, '不包括': -1, '不含': -1, '除外': -1, '包含': 1, '包括': 1} re.compile(r'(?<![无没])不[^a-zA-Z\W\d_限无没]|除外')
自然衰减权重
- 出现某些特定词时,特定词后(可能跨句甚至跨段)的单词权重提高,并自然衰减
以下情况不列入支持
1、XXXXXXXX
2、XXXXXXXX申请人条件如下:
1、XXXXXXXX
2、XXXXXXXXfrom matplotlib import pyplot as mp # 特定词 x2y = {'b': 20, 'c': 10, 'd': 30} # 造数据 length = 100 x = ['a'] * length x[15], x[30], x[75] = 'b', 'c', 'd' # 计算权重 y = [0] * length for i in range(length): if x[i] in x2y: weight = x2y[x[i]] for j in range(i + 1, length): y[j] += max(0, weight - abs(i - j)) mp.plot(y) mp.show()
TextRank
from collections import defaultdict from jieba.posseg import dt ALLOW_POS = frozenset(('ns', 'n', 'vn', 'v')) class WeightedUndigraph: d = 0.85 def __init__(self): self.graph = defaultdict(list) def add_edge(self, start, end, weight): self.graph[start].append((start, end, weight)) self.graph[end].append((end, start, weight)) def rank(self): ws = defaultdict(float) outSum = defaultdict(float) wsdef = 1.0 / (len(self.graph) or 1.0) for n, out in self.graph.items(): ws[n] = wsdef outSum[n] = sum((e[2] for e in out), 0.0) for x in range(10): # 10次迭代 for n in sorted(self.graph.keys()): # 排序更稳定 s = 0 for e in self.graph[n]: s += e[2] / outSum[e[1]] * ws[e[1]] ws[n] = (1 - self.d) + self.d * s min_rank, max_rank = min(ws.values()), max(ws.values()) for n, w in ws.items(): ws[n] = (w - min_rank / 10.0) / (max_rank - min_rank / 10.0) # 统一权重,无需乘以100 return ws class TextRank: def __init__(self): self.tokenizer = dt self.allow_pos = ALLOW_POS self.span = 5 def flag_filter(self, wp): return (wp.flag in self.allow_pos) and (len(wp.word.strip()) >= 2) def text_rank(self, sentence, n=20, with_weight=False, allow_pos=ALLOW_POS, with_flag=False): """ Parameter: - n: 返回关键词数量 - with_weight: 是否返回权重 - allow_pos: 允许的词性 - with_flag: 是否返回词性 """ self.allow_pos = frozenset(allow_pos) g = WeightedUndigraph() cm = defaultdict(int) words = tuple(self.tokenizer.cut(sentence)) for i, wp in enumerate(words): if self.flag_filter(wp): for j in range(i + 1, i + self.span): if j >= len(words): break if not self.flag_filter(words[j]): continue if allow_pos and with_flag: cm[(wp, words[j])] += 1 else: cm[(wp.word, words[j].word)] += 1 for terms, w in cm.items(): g.add_edge(terms[0], terms[1], w) nodes_rank = g.rank() if with_weight: tags = sorted(nodes_rank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) else: tags = sorted(nodes_rank, key=nodes_rank.__getitem__, reverse=True) return tags[:n] if n else tags _t = '越来越多的国产汽车出现在大众的眼中,国产汽车的整体性能也在不断优化,但和老牌的欧美汽车相比还存在着一定的差距' print(TextRank().text_rank(_t, with_weight=True, with_flag=True))
内联权重
聚类排除离群点
待开发
上下文特征向量
待开发
最尾补充一些失败实验
失败1:
尝试用词向量分布的离散程度来计算权重但失败,结果如下:
高频词向量[5 5 5 5 5 5 0 -5 -5 -5]
离散程度高
中频词向量[4 3 3 3 3 3 0 -3 -3 -3]
离散程度中
低频词向量[3 1 1 1 1 1 0 -1 -1 -1]
离散程度低from re import split, fullmatch from gensim.models import Word2Vec from jieba import cut from numpy import var from pandas import DataFrame def lcut(text): return [w for s in split('[\n。…;;!!??]+', text)for w in cut(s)if fullmatch('[a-zA-Z\u4e00-\u9fa5]+', w)] def word2vector(texts): """词向量建模""" sentences = [lcut(t) for t in texts] wv = Word2Vec(sentences, size=75, window=10, sg=1).wv DataFrame([(w, var(wv[w]), *wv[w]) for w in wv.index2word], columns=[ 'word', 'weight', *(str(i) for i in range(75))]).to_excel('b.xlsx', index=False) from data9 import X # 新闻9分类,不导入标签 word2vector(X)
失败2:
词特征分布的离散程度:特征分布离散程度越高的词,权重应更高。
例如,两个IDF相同的词,第一个词集中分布在某类文档中,第二个词分散在不同类型的文档中,则第一个词的权重理应更高。尝试用长文切短的主题模型来获取单词的主题分布离散程度,但结果失败,多数单词主题分布匀散,某些停词反而具有更为集中的主题分布。
from gensim import corpora, models import re, jieba, numpy as np, pandas as pd def word_lda(texts, num_topics=50): # 分词 words_ls = [[w for w in jieba.cut(s) if re.fullmatch('[a-zA-Z\u4e00-\u9fa5]+', w)] for t in texts for s in re.split('[\n。…;;!!??]+', t)] # 构造词典 dictionary = corpora.Dictionary(words_ls) # 基于词典,使【词】→【稀疏向量】,并将向量放入列表,形成【稀疏向量集】 corpus = [dictionary.doc2bow(words) for words in words_ls] # lda模型,num_topics设置主题的个数 lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=num_topics) # 主题概率矩阵 matrix = lda.state.get_lambda() matrix = matrix / np.sum(matrix, axis=0) # 按照主题概率聚类,并存excel pd.DataFrame({ 'word': [dictionary[i] for i in range(len(dictionary))], 'topic': np.argmax(matrix, axis=0), 'probability': np.max(matrix, axis=0), }).sort_values(by=['topic', 'probability'], ascending=False).to_excel('word_lda.xlsx', index=False) from data9 import X # 新闻9分类,不导入标签 word_lda(X)
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TF-IDF 及代码(一种衡量关键词权重的算法)
2019-11-17 16:33:51TF(Termfrequency)-...TF-IDF是一种度量关键词权重的方法。主要的应用场景:(1)搜索(2)关键词提取(可用于文本分类) 刚开始的时候利用的是词频来确定关键词的权重,即 词语在语料库中出现的频率。 记作 ...TF(Term frequency)-词频,IDF(Inverse document frequency)-逆文本频率
TF-IDF是一种度量关键词权重的方法。主要的应用场景:(1)搜索(2)关键词提取(可用于文本分类)
刚开始的时候利用的是词频来确定关键词的权重,即 词语在语料库中出现的频率。
记作
关键词w出现的次数除以语料库中单词总个数。
但是这种方法有一个问题,就是像“的”这种词,出现的频率特别高,但是对于最终关键词提取并没有什么作用,这类属于停用词(stop word)要去掉;还有一些词语,比如在对新闻分类的时候,“报道”这种词出现的频率也很高,每一篇文章中,并不能用这种词作为文章的关键词。
解决方案:某个词语只出现在小部分的文章中,那么它的权重应该大,作为分类关键词或者搜索关键词,是很有帮助的。这种计算权重的方法就是逆文本频率。
公式为:
D为文章个数,
为出现词w的文章个数。
在《数学之美》这本书中,作者给出的解释是“IDF的概念就是一个特定条件下关键词的概率分布的交叉熵”。
可以这么理解这句话,因为交叉熵是用来衡量P(目标概率分布)与Q(训练概率分布)的,公式如下:
若Q能够很好地表示P,那么
应该尽可能的小。那么在
,如果一个关键词能够很好地表示这个文本的话,那么这个概率应该尽可能的大。(
),即某个词语如果只在少数文章中出现那么它的概率应该大。
最终关键词的权重利用的是词频*逆文本频率得到,TF*IDF。
TF-IDF的信息论依据
一个文章中,每个关键词的权重应该能够反应可以为最终结果提供多少的信息量,即可以利用信息熵来表示。
N为语料库的大小,可以省略,故
(1)
两个词出现的频率相同,一个是一篇文章中反复出现,一个是多篇文章中出现一两次,那么第一种情况应该权重更大,因此应该更改上式。
假设:(1)每篇文章大小(共D篇)相同,均有M 个词,即
(2)一个词在一篇文章中无论出现多少次,它对于文章贡献相同,即
,c(w)<M
故 由(1)得,
(2)
所以由(1)(2)得:
一个词的信息量越多,那么I(w)越多,由于c(w)<M,所以一个词在文献中出现的平均次数越多,那么第二项越小,整体越大。
上述内容主要从《数学之美》-第11章整体出。
代码:主要利用了sklearn.feature_extraction.text中的几个模型。
第一种方式:CountVectorizer + TfidfTransformer
import jieba from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus = ['证明你有来过','只看见沙漠','背影是假的人是真的'] dataset = [] for sen in corpus: dataset.append(' '.join(jieba.lcut(sen))) ## 必须转成 ['证明 你 有 来过']这样形式才可以利用这个包处理 vectorizer = CountVectorizer() #IF-统计词频 data_vectorizer = vectorizer.fit_transform(dataset) transformer = TfidfTransformer() #IF-IDF tfidf = transformer.fit_transform(data_vectorizer) print(tfidf) ### output: ### (0, 4) 1.0 ### (1, 1) 0.7071067811865476 ### (1, 0) 0.7071067811865476 ### (2, 3) 0.7071067811865476 ### (2, 2) 0.7071067811865476 ### 表示矩阵每个位置的IF-IDF是多少 tfidf = tfidf.toarray() #tfidf转成矩阵 print(tfidf) ### output: ### [[0. 0. 0. 0. 1. ] ### [0.70710678 0.70710678 0. 0. 0. ] ### [0. 0. 0.70710678 0.70710678 0. ]] ### a[i][j]表示词汇表中的索引为j的词在i个句子中的IF-IDF值
有0的位置,是因为参数设置的问题,词袋中只统计了词字数大于2的词。
第二种方式:TfidfVectorizer (TfidfVectorizer = CountVectorizer + TfidfTransformer )
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer tfidf = TfidfVectorizer() #初始化 tfidf.fit(dataset) #print(tfidf.get_feature_names()) ##词袋 #print(tfidf.vocabulary_) ## 词汇表 corpus_vector = tfidf.transform(dataset).toarray() print(corpus_vector)
第二种方式比较好用,初始化的时候可以有很多种参数设置,这里不再赘述,附几个我认为比较好的参数讲解。
(1)https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/80451371
(2)https://blog.csdn.net/blmoistawinde/article/details/80816179
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2021-12-29 09:34:08关键词,长尾词等搜索词的权重统计,运营必备,绝对的物超所值!如有其他需要欢迎联系! -
易优聚合关键词插件(上权神器).zip
2021-06-29 09:15:11后台批量导入权重关键词。 2.自动生成对应的热搜SEO关键词。 3.全站文章内容检索显示,收录页面流量导回。(官方搜索功能仅搜索标题显示结果,此插件可以搜索文章内容显示) 4.用户搜索关键词自动入库,便于站长更新... -
小红书笔记权重规则:小红书笔记权重和什么有关?
2022-04-07 18:15:51一篇小红书爆文的笔记权重一定是相当高的,而且我们只要了解了小红书笔记权重规则,了解了小红书笔记权重和什么有关,就能在撰写小红书笔记的时候下意识往权重高的笔记靠拢,你的笔记也能获得更好的一个权重,从而... -
关键词搜索量是什么,如何看待关键词热度!
2020-06-12 12:01:25一、关键词搜索量是什么? 直观的讲就是关键词搜索量是在百度、360、神马等不同的搜索引擎上面输入某个关键词进行结果查询,上面有个搜索量是多少,这个就是代表关键词搜索量,每个搜索引擎的关键词搜索量都是不一样... -
影响搜索权重的因素讲解、怎样提高搜索权重
2020-11-19 20:01:271、关键词销量权重 没错,对于淘宝平台而言,即使销量对于宝贝的权重影响程度被降低了,但销量对于宝贝权重的影响仍然属于靠前的因素,所以我们仍然需要把这点放在心上。但问题在于,要做好搜索排序不是单纯做好宝贝... -
淘宝搜索关键词 关键词的种类 根据宝贝权重选词 判断是否为假词
2020-07-21 09:46:04首先我们得明白什么是淘宝搜索关键词?淘宝搜索关键词就是通过关键词来筛选符合自己需要的商品。 关键词是有搜索指数和竞争度的,关键词的搜索指数是可以通过淘宝指数查询关键词在特定时间段内的搜索趋势以及需求... -
单品权重计划表.xlsx
2021-06-01 14:40:58刷的销量一定要注意账号质量这个很重要、分析第7天和第8天的数据,如果无线端数据还没有起来,加大收藏和加购,不需要大量的成交,第二周开始加大无线端成交,一单发现有产生曝光关键词,马上利用直通车进行干预成交... -
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2022-07-12 15:09:16站长seo综合查询工具提供网站收录查询和站长查询以及百度权重值查询等多个站长工具, 免费查询各种数据,包括收录量、反链、域名Whois查询、ping查询、子域名查询、服务器IP查询及关键词排名等 查询结果后会自动更新...