()是指网络广告所在的网页被访问的次数,这一数字通常用计数器来进行统计
A.广告曝光次数
B.广告点击次数
C.网页阅读次数
D.广告转化次数
A.广告曝光次数
B.广告点击次数
C.网页阅读次数
D.广告转化次数
互联网是一张有向图,每一个网页是图的一个顶点,网页间的每一个超链接是图的一个边,邻接矩阵B=(b)w如果从网页i到网页j有超链接,则by=1,否则为0。
记矩阵B的列和及行和分别是它们分别给出了页面j的链人链接数目和页面i的链出链接数目。假如在上网时浏览页面并选择下一个页面的过程,与过去浏览过哪些页面无关,而仅依赖于当前所在的页面。那么这一-选择过程可以认为是一一个有限状态、离散时间的随机过程,其状态转移规律用Markov链描述。定义矩阵A=(ay)wxn为式中:d是模型参数,通常取d=0.85;A是Markov链的转移概率矩阵;ay表示从页面i转移到页而j的概率。根据Markov链的基本性质,对于正则Markov链存在平稳分布x=式中:x为在极限状态(转移次数趋于无限)下各网页被访问的概率分布,Google将它定义为各网页的PageRank值。假设x已经得到,则它按分量满足方程网页i的PageRank值是划,它链出的页面有τ个,于是页面i将它的PageRank值分成r份,分别“投票"给它链出的网页。x为网页k的PageRank值,即网络上所有页面“投票给网页k的最终值。根据Markov链的基本性质还可以得到,平稳分布(即PageRank值)是转移概率矩阵A的转置矩阵AT的最大特征值(=1)所对应的归一化特征向量。
已知一个N=6的网络如图4.8所示,求它的PageRank取值。
A.可以用不同的表来区分冷热数据,并设置不同的预留读写吞吐量
B.表中存在大量冷数据会导致数据访问压力不均匀,从而导致表上配置的预留读写吞吐量无法被充分利用
C.按照冷热数据拆分成不同的表后,可对冷数据对应的表设置较小的预留读写吞吐量
D.在同一张表可以对不同的分片设置不同的预留读写吞吐量,对于冷数据所在的片,设置较低的预留读写吞吐量
A.首次GET成功响应时长
B.首次GET成功响应时长-首次TCP建立成功时长
C.首次TCP建立成功时长
D.首次GET成功响应时长+首次TCP建立成功时长