关键要素二：模型算法的选择与训练

资源特征： 页面UR🎇📌L层级深度、页面内容更新频率、相似内容页面数量

拓扑特征： 该页面被站内其他页面引用的链接权重、是否位于站点地图中、是否为孤立页面

梯度提升树（GBDT/XGBoost）：🎨 在特征维度较多且存在非线性关系时表现稳定，且能给出特征重要性排序，便于优化

关键要素一：历史数据的清洗与特征工程

常见的算法选择包括： 基于统计的方法： 如ARIMA🎊模型，适用于抓取频次存💡在明显周期性的站点，但难以捕捉突发性变化

例如，刻意制造虚假的更新频率或人为缩🌟短💎抓取间隔，反而可能触发百度反作弊机制