pdf viewer in asp.net using c# : Copy pictures from pdf to word SDK Library project winforms .net asp.net UWP seobook533-part1063

31 
The Index 
The index is where the spider-collected data are stored.  When you perform a 
search on a major search engine, you are not searching the web, but the cache of 
the web provided by that search engine’s index.  
Reverse Index 
Search engines organize their content in what is called a reverse index.  A reverse 
index sorts web documents by words.  When you search Google and it displays 1-
10 out of 143,000 websites, it means that there are approximately 143,000 web 
pages that either have the words from your search on them or have inbound links 
containing them.  Also, note that search engines do not store punctuation, just 
words.  
The following is an example of a reverse index and how a typical search engine 
might classify content.  While this is an oversimplified version of the real thing, it 
does illustrate the point.   Imagine each of the following sentences is the content of 
a unique page: 
The dog ate the cat.  
The cat ate the mouse. 
Word 
Document # 
Position # 
The 
1,2 
1-1, 1-4, 2-1, 2-4 
Dog 
Ate 
1,2 
1-3, 2-3 
Cat 
1,2 
1-5, 2-2 
Mouse 
Storing Attributes 
Since search engines view pages from their source code in a linear format, it is best 
to move JavaScript and other extraneous code to external files to help move the 
page copy higher in the source code.  
Some people also use Cascading Style Sheets (CSS) or a blank table cell to place the 
page content ahead of the navigation.  As far as how search engines evaluate what 
words are first, they look at how the words appear in the source code.  I have not 
done significant testing to determine if it is worth the effort to make your unique 
Copy pictures from pdf to word - copy, paste, cut PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Detailed tutorial for copying, pasting, and cutting image in PDF page using C# class code
how to copy images from pdf to word; copy image from pdf preview
Copy pictures from pdf to word - VB.NET PDF copy, paste image library: copy, paste, cut PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
VB.NET Tutorial for How to Cut or Copy an Image from One Page and Paste to Another
paste image into pdf; paste image in pdf file
32 
page code appear ahead of the navigation, but if it does not take much additional 
effort, it is probably worth doing.  Link analysis (discussed in depth later) is far 
more important than page copy to most search algorithms, but every little bit can 
help.  
Google has also hired some people from Mozilla and is likely working on helping 
their spider understand how browsers render pages.  Microsoft published visually 
segmenting research that may help them understand what page content is most 
important.  
As well as storing the position of a word, search engines can also store how the 
data are marked up.  For example, is the term in the page title?  Is it a heading?  
What type of heading?  Is it bold?  Is it emphasized?  Is it in part of a list?  Is it in 
link text? 
Words that are in a heading or are set apart from normal text in other ways may be 
given additional weighting in many search algorithms.  However, keep in mind that 
it may be an unnatural pattern for your keyword phrases to appear many times in 
bold and headings without occurring in any of the regular textual body copy.  Also, 
if a page looks like it is aligned too perfectly with a topic (i.e., overly-focused so as 
to have an abnormally high keyword density), then that page may get a lower 
relevancy score than a page with a lower keyword density and more natural page 
copy. 
Proximity 
By storing where the terms occur, search engines can understand how close one 
term is to another.  Generally, the closer the terms are together, the more likely the 
page with matching terms will satisfy your query.  
If you only use an important group of words on the page once, try to make sure 
they are close together or right next to each other.  If words also occur naturally, 
sprinkled throughout the copy many times, you do not need to try to rewrite the 
content to always have the words next to one another.  Natural sounding content is 
best.  
Stop Words 
Words  that  are  common  do  not  help  search  engines  understand  documents.  
Exceptionally common terms, such as the, are called stop words.  While search 
engines  index  stop  words, they  are  not  typically  used  or weighted  heavily  to 
determine relevancy in search algorithms.  If I search for the Cat in the Hat, search 
engines may insert wildcards for the words the and in, so my search will look like  
* cat * * hat. 
Index Normalization 
Each page is standardized to a size.  This prevents longer pages from having an 
unfair advantage by using a term many more times throughout long page copy.  
This  also  prevents  short  pages  for  scoring  arbitrarily  high  by  having  a  high 
VB.NET PDF Convert to Word SDK: Convert PDF to Word library in vb.
application. In addition, texts, pictures and font formatting of source PDF file are accurately retained in converted Word document file.
cut picture pdf; how to copy and paste an image from a pdf
VB Imaging - VB Code 93 Generator Tutorial
pictures on PDF documents, multi-page TIFF, Microsoft Office Word, Excel and PowerPoint. Please create a Windows application or ASP.NET web form and copy the
how to cut and paste image from pdf; how to copy pictures from a pdf document
33 
percentage of their page copy composed of a few keyword phrases.  Thus, there is 
no magical page copy length that is best for all search engines. 
The uniqueness of page content is far more important than the length.  Page copy 
has three purposes above all others: 
To be unique enough to get indexed and ranked in the search result 
To create content that people find interesting enough to want to link 
to 
To convert site visitors into subscribers, buyers, or people who click 
on ads 
Not every page is going to make sales or be compelling enough to link to, but if, in 
aggregate, many of your pages are of high-quality over time, it will help boost the 
rankings of nearly every page on your site. 
Keyword Density, Term Frequency & Term Weight 
Term Frequency (TF) is a weighted measure of how often a term appears in a 
document.  Terms that occur frequently within a document are thought to be some 
of the more important terms of that document. 
If a word appears in every (or almost every) document, then it tells you little about 
how to discern value between documents.  Words that appear frequently will have 
little to no discrimination value, which is why many search engines ignore common 
stop words (like the, and, and or).  
Rare terms, which only appear in a few or limited number of documents, have a 
much higher signal-to-noise ratio.  They are much more likely to tell you what a 
document is about. 
Inverse Document Frequency (IDF) can be used to further discriminate the value 
of term frequency to account for how common terms are across a corpus of 
documents.  Terms that are in a limited number of documents will likely tell you 
more  about those  documents  than  terms  that  are  scattered  throughout many 
documents. 
When people measure keyword density, they are generally missing some other 
important factors in information retrieval such as IDF, index normalization, word 
proximity, and how search engines account for the various element types. (Is the 
term bolded, in a header, or in a link?)   
Search  engines  may  also  use  technologies  like  latent  semantic  indexing  to 
mathematically model the concepts of related pages.  Google is scanning millions 
of books from university libraries.  As much as that process is about helping people 
find information, it is also used to help Google understand linguistic patterns. 
If you artificially write a page stuffed with one keyword or keyword phrase without 
adding many of the phrases that occur in similar natural documents you may not 
C# Imaging - C# Code 93 Generator Tutorial
pictures on PDF documents, multi-page TIFF, Microsoft Office Word, Excel and PowerPoint. Please create a Windows application or ASP.NET web form and copy the
copy images from pdf to powerpoint; how to cut a picture out of a pdf
C#: Use OCR SDK Library to Get Image and Document Text
color image recognition for scanned documents and pictures in C#. text content from whole PDF file, single PDF page and You can directly copy demos to your .NET
how to paste a picture into a pdf; cut and paste image from pdf
34 
show up for many of the related searches, and some algorithms may see your 
document as being less relevant.  The key is to write naturally, using various related 
terms, and to structure the page well.   
Multiple Reverse Indexes 
Search  engines  may use  multiple reverse  indexes for different content.   Most 
current search algorithms tend to give more weight to page title and link text than 
page copy.  
For common broad queries, search engines may be able to find enough quality 
matching documents using link text and page title without needing to spend the 
additional time searching through the larger index of page content.  Anything that 
saves computer cycles without sacrificing much relevancy is something you can 
count on search engines doing. 
After the most relevant documents are collected, they may be re-sorted based on 
interconnectivity or other factors. 
Around 50% of search queries are unique, and with longer unique queries, there is 
greater need for search engines to also use page copy to find enough relevant 
matching documents (since there may be inadequate anchor text to display enough 
matching documents).  
Search Interface 
The search  algorithm and search interface  are  used to find the most relevant 
document in the index based on the search query.  First the search engine tries to 
determine user intent by looking at the words the searcher typed in.  
These terms can be stripped down to their root level (e.g., dropping ing and other 
suffixes) and checked against a lexical database to see what concepts they represent.  
Terms that are a near match will help you rank for other similarly related terms.  
For  example,  using  the  word  swims  could  help  you  rank  well  for  swim  or 
swimming.  
Search engines can try to match keyword vectors with each of the specific terms in 
a query.  If the search terms occur near each other frequently, the search engine 
may understand the phrase as a single unit and return documents related to that 
phrase. 
WordNet is the most popular lexical database.  At the end of this chapter there is a 
link to a Porter Stemmer tool if you need help conceptualizing how stemming 
works.
VB.NET Image: VB.NET Codes to Load Images from File / Stream in .
Now you can freely copy the VB.NET sample this VB.NET imaging library with pictures of your provide powerful & profession imaging controls, PDF document, image
how to copy picture from pdf; copy image from pdf to powerpoint
VB.NET Image: VB.NET Code to Create Watermark on Images in .NET
and whether to burn it to the pictures to make Please feel free to copy them to your program provide powerful & profession imaging controls, PDF document, tiff
cut and paste pdf image; copy image from pdf to word
35 
Searcher Feedback 
Some search engines, such as Google and Yahoo!, have toolbars and systems like 
Google Search History and My Yahoo!, which collect information about a user.  
Search engines can also look at recent searches, or what the search process was for 
similar users, to help determine what concepts a searcher is looking for and what 
documents are most relevant for the user’s needs.  
As people use such a system it takes time to build up a search query history and a 
click-through profile.  That profile could eventually be trusted and used to 
aid in search personalization 
collect user feedback to determine how well an algorithm is working 
help search engines determine if a document is of decent quality (e.g., 
if many users visit a document and then immediately hit the back 
button, the search engines may not continue to score that document 
well for that query). 
I have spoken with some MSN search engineers and examined a video about MSN 
search.  Both experiences strongly indicated a belief in the importance of user 
acceptance.   If a high-ranked page never gets clicked on, or if people typically 
quickly press the back button, that page may get demoted in the search results for 
that query (and possibly related search queries).  In some cases, that may also flag a 
page or website for manual review. 
As people give search engines more feedback and as search engines collect a larger 
corpus of data, it will become much harder to rank well using only links.  The more 
satisfied users are with your site, the better your site will do as search algorithms 
continue to advance. 
Real-Time versus Prior-to-Query Calculations 
In most major search engines, a portion of the relevancy calculations are stored 
ahead of time.  Some of them are calculated in real time.  
Some  things  that  are  computationally  expensive  and  slow  processes,  such  as 
calculating overall inter-connectivity (Google calls this PageRank), are done ahead 
of time. 
Many search engines have different data centers, and when updates occur, they roll 
from one data center to the next.  Data centers are placed throughout the world to 
minimize  network  lag  time.    Assuming  it  is  not  overloaded  or  down  for 
maintenance, you will usually get search results from the data centers nearest you.  
If those data centers are down or if they are experiencing heavy load, your search 
query might be routed to a different data center. 
C# Imaging - C# MSI Plessey Barcode Tutorial
Create high-quality MSI Plessey bar code pictures for almost Copy C#.NET code below to print an MSI a document file, like Word, Excel, PowerPoint, PDF and TIFF
copy picture from pdf to powerpoint; copy a picture from pdf to word
C# Imaging - Scan RM4SCC Barcode in C#.NET
detect & decode RM4SCC barcode from scanned documents and pictures in your Decode RM4SCC from documents (PDF, Word, Excel and PPT) and extract barcode value as
how to paste a picture into pdf; how to copy image from pdf file
36 
Search Algorithm Shifts 
Search engines such as Google and Yahoo! may update their algorithm dozens of 
times per month.  When you see rapid changes in your rankings, it is usually due to 
an algorithmic shift, a search index update, or something else outside of your 
control.  SEO is a marathon, not a sprint, and some of the effects take a while to 
kick in. 
Usually, if you change something on a page, it is not reflected in the search results 
that same day.  Linkage data also may take a while to have an effect on search 
relevancy as search engines need to find the new links before they can evaluate 
them, and some search algorithms may trust links more as the links age. 
The key to SEO is to remember that rankings are always changing, but the more 
you build legitimate signals of trust and quality, the more often you will come out 
on top. 
Relevancy Wins Distribution! 
The more times a search leads to desired content, the more likely a person is to use 
that search engine again.  If a search engine works well, a person does not just 
come back, they also tell their friends about it, and they may even download the 
associated toolbar.  The goal of all major search engines is to be relevant.  If they 
are not, they will fade (as many already have). 
Search Engine Business Model 
Search engines make money when people click on the sponsored advertisements. 
In the search result below you will notice that both Viagra and Levitra are bidding 
on the term Viagra.  The area off to the right displays sponsored advertisements for 
the  term Viagra.   Google gets paid whenever a searcher clicks on any  of the 
sponsored listings. 
The white area off to the left displays the organic (free) search results.  Google does 
not get paid when people click on these.  Google hopes to make it hard for search 
engine optimizers (like you and I) to manipulate these results to keep relevancy as 
high as possible and to encourage people to buy ads. 
Later in this e-book we will discuss both organic optimization and pay-per-click 
marketing. 
C# Imaging - Scan ISBN Barcode in C#.NET
which can be used to track images, pictures and documents BarcodeType.ISBN); // read barcode from PDF page Barcode from PowerPoint slide, you can copy demo code
how to cut an image out of a pdf file; copy picture to pdf
VB.NET Image: Easy to Create Ellipse Annotation with VB.NET
ellipse annotation to document files, like PDF & Word ellipse annotation on documents, images & pictures using VB in Visual Studio, you can copy the following
how to cut an image out of a pdf; copy images from pdf file
37 
Image of Search Results 
Origins of the Web  
The Web started off behind the idea of the free flow of information as envisioned 
by  Tim Berners-Lee.   He was  working  at  CERN in  Europe.   CERN had  a 
somewhat web-like environment in that many people were coming and going and 
worked on many different projects.  
Tim created a site that described how the Web worked and placed it live on the 
first server at info.cern.ch.  Europe had very little backing or interest in the Web 
back then, so U.S. colleges were the first groups to set up servers.  Tim added links 
to their server locations from his directory known as the Virtual Library.  
Current link popularity measurements usually show college web pages typically 
have higher value than most other pages do.  This is simply a function of the 
following: 
The roots of the WWW started in lab rooms at colleges. It was not until 
the mid to late 1990s that the Web became commercialized. 
The web contains self-reinforcing social networks. 
Universities are pushed as sources of authority. 
Universities are heavily funded. 
Universities have quality controls on much of their content.  
38 
Early Search Engines 
The Web did not have sophisticated search engines when it began.  The most 
advanced information gatherers of the day primitively matched file names.  You 
had to know the name of the file you were looking for to find anything.  The first 
file that matched was returned.  There was no such thing as search relevancy.  It 
was this lack of relevancy that lead to the early popularity of directories such as 
Yahoo!.  
Many search engines such as AltaVista, and later Inktomi, were industry leaders for 
a period of time, but the rush to market and lack of sophistication associated with 
search  or  online  marketing  prevented  these  primitive  machines  from  having 
functional business models. 
Overture  was  launched  as  a  pay-per-click  search  engine  in  1998.    While  the 
Overture system (now known as Yahoo! Search Marketing) was profitable, most 
portals were still losing money.  The targeted ads they delivered grew in popularity 
and finally created a functional profit generating business model for large-scale 
general search engines.  
Commercialized Cat & Mouse  
Web = Cheap Targeted Marketing 
As the Internet grew in popularity, people realized  it was  an incredibly cheap 
marketing platform.  Compare the price of spam (virtually free) to direct mail (~ $1 
each).  Spam fills your inbox and wastes your time.  
Information  retrieval  systems  (search  engines)  must  also  fight  off  aggressive 
marketing techniques to keep their search results relevant.  Search engines market 
their problems  as  spam, but  the  problem  is that  they  need  to  improve  their 
algorithms.  
It is the job of search engines to filter through the junk to find and return relevant 
results.  
There will always be someone out there trying to make a quick buck. Who can fault 
some marketers for trying to find holes in parasitic search systems that leverage 
others’ content without giving any kickback? 
Becoming a Resource 
Though I hate to quote a source I do not remember, I once read that one in three 
people believe the top search result is the most relevant document relating to their 
search.  Imagine the power associated with people finding your view of the world 
first.  Whatever you are selling, someone is buying!  
39 
I have been quoted as a source of information on Islam simply because I wrote 
about a conversation I had with a person from Kuwait who called me for help on 
the web.  I know nothing about Islam, but someone found my post in a search 
engine…so I was quoted in their term paper.  College professors sourced some 
sites I am embarrassed to admit I own.  
Sometimes good things happen to you and sometimes the competition gets lucky.  
Generally the harder you work, and the more original and useful your site is, the 
more often you will get lucky. 
Business Links 
As easy as it is to get syndicated with useful interesting and unique information, it is 
much harder to get syndicated with commercial ideas, especially if the site does not 
add significant value to a transaction.  Often times links associated with commercial 
sites are business partnerships.  
Many people do well to give information away and then attach a product to their 
business model.  You probably would have never read this e-book if I did not have 
a blog associated with it.  On the same note, it would also be significantly easier for 
me to build links to SEOBook.com if I did not sell this e-book on it. 
Depending on your skills, faults, and business model, sometimes it is best to make 
your official voice one site and then sell stuff on another, or add the commercial 
elements to the site after it has gained notoriety and trust.  Without knowing 
you, it is hard to advise you which road to take, but if you build value before trying 
to extract profits, you will do better than if you do it the other way around. 
Ease of Reference 
If my site was sold as being focused on search and I wrote an e-book or book 
about power searching, it would be far easier for me to get links than running a site 
about SEO.  For many reasons, the concept of SEO is hated in many circles.  The 
concept of search is much easier to link at. 
Sometimes by broadening, narrowing, or shifting your topic it becomes far easier 
for people to reference you. 
Primitive Search Technology 
As the Web grew, content grew faster than technology did. The primitive nature of 
search engines promoted the creation of content, but not the creation of quality 
content. Search engines had to rely on the documents themselves to state their 
purpose.  Most early search engines did not even use the full page content either, 
relying instead on page title and document name to match results.  Then came 
along meta tags. 
40 
Meta Tags 
Meta tags were used to help search engines organize the Web.  Documents listed 
keywords and descriptions that were used to match user queries.  Initially these tags 
were somewhat effective, but over time, marketers exploited them and they lost 
their relevancy.  
People began to stuff incredibly large amounts of data (which was frequently off 
topic) into these tags to achieve high search engine rankings.  Porn and other high-
margin  websites  published  meta tags  like “free, free,  free,  free, Disney, free.”  
Getting a better ranking simply meant you repeated your keywords a few more 
times in the meta tags.  
Banners, Banners, Banners 
It did not help anything that during the first Web bubble stocks were based on 
eyeballs, not profits.  That meant that people were busy trying to buy any type of 
exposure they could, which ended up making it exceptionally profitable to spam 
search engines to show off topic random banners on websites. 
The Bubble Burst 
The Internet bubble burst.  What caused such a fast economic recovery was the 
shift from selling untargeted ad impressions to selling targeted leads.  This meant 
that webmasters lost much of their incentive for trying to get any kind of traffic 
they could.  Suddenly it made far greater sense to try to get niche-targeted traffic.  
In 1998, Overture pioneered the pay-per-click business model that most all major 
search engines rely on.  Google AdWords enhanced the model by adding a few 
more variables to the equation—the most important one is factoring ad click-
through rate (CTR) into the ad ranking algorithm. 
Google  extended  the  targeted  advertisement  marketing  by  delivering  relevant 
contextual advertisements on publisher websites via the Google AdSense program.  
More and more ad spending is coming online because it is easy to track the return 
on investment.  As search algorithms continue to improve, the value of having 
well-cited, original, useful content increases daily. 
Advancing Search Technology 
Instead of relying exclusively on page titles and meta tags, search engine now index 
the entire page contents.  Since search engines have been able to view entire pages, 
the  hidden  inputs (such as meta tags) have  lost much of their importance  in 
relevancy algorithms.  
The best way for search engines to provide relevant results is to emulate a user and 
rank the page based on the same things the user see and do (Do users like this 
website?  Do they quickly hit the back button?), and what other people are saying 
Documents you may be interested
Documents you may be interested