15、通过反作弊PageRank算法,我们就可以在实际的计算过程中大大削减自有网页的(), 从而有效地降低作弊所带来的影响。

15、通过反作弊PageRank算法,我们就可以在实际的计算过程中大大削减自有网页的(), 从而有效地降低作弊所带来的影响。


参考答案和解析
正确

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德尔塔——正态分布法大大简化了计算量,且有效地处理了实际数据中的厚尾现象。( )

以下关于AFC算法的描述,其中错误的一项是() A.AFC是针对铁路快速移动的特点设计的基站频率校正算法B.该算法遵循李氏定律,修正了高速移动对移动通信带来的影响C.通过快速测算基站与终端无线链路的比特流,自动校正两者之间的频率偏差,从而高效地补偿高速移动下产生的多谱勒效应D.有效地保证了无线链路的稳定链接,从而保证优质的通话质量

德尔塔一正态分布法大大简化了计算量,且有效地处理了实际数据中的厚尾现象。( )。

如何计算PageRank的值?

德尔塔-正态分布法大大简化了计算量,且有效地处理了实际数据中的厚尾现象。( )A.正确B.错误

请描述图计算应用中的Google的PageRank网页排名。

试比较PageRank算法和HITS算法。

淘宝搜索引擎的共计有( )反作弊规则? A. 27B. 9C. 42D. 18

一个正常的搜索引擎,其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢?实际上,在谷歌主导互联网搜索之前,人们为此伤透脑筋。很显然,搜索引擎应该把重要的网页放到搜索结果中比较靠前的地方。这个问题看起来很容易,但是解决的方法却没有想象的那么简单。在谷歌诞生之前那段时间,流行的网页排名算法都很类似,它们都使用了一个非常简单的思想:越是重要的网页,访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题:一是因为只能够抽样统计,所以统计数据不一定准确,而且访问量的波动会比较大,想要得到准确的统计需要大量的时间和人力,还只能维持很短的有效时间;二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”--可能一些比较早接触互联网的网民还记得,那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法,不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢?就是在这种情况下,1996年初,谷歌公司的创始人,当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年,一篇以佩奇为第一作者的论文发表了,论文中介绍了一种叫做PageRank的算法,这种算法的主要思想是:越“重要”的网页,页面上的链接质量也越高,同时越容易被其他“重要”的网页链接。于是,算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度,将网页排序彻底变成一个数学问题,终于摆脱了访问量统计的框框。不过要强调的是,虽然PageRank是Google搜索结果排序的重要依据并以此发家,不过它并不是全部依据--实际上,Google发展到现在,已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。关于PageRank算法,下列说法错误的是: A.PageRank算法提出了一种新的数学统计方法B.PageRank算法使谷歌在搜索引擎的竞争中脱颖而出C.PageRank算法改变了以网页访问量作为排序依据的传统算法D.PageRank算法能够更准确、更省力地统计出网页的访问量

一个正常的搜索引擎,其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢?实际上,在谷歌主导互联网搜索之前,人们为此伤透脑筋。很显然,搜索引擎应该把重要的网页放到搜索结果中比较靠前的地方。这个问题看起来很容易,但是解决的方法却没有想象的那么简单。在谷歌诞生之前那段时间,流行的网页排名算法都很类似,它们都使用了一个非常简单的思想:越是重要的网页,访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题:一是因为只能够抽样统计,所以统计数据不一定准确,而且访问量的波动会比较大,想要得到准确的统计需要大量的时间和人力,还只能维持很短的有效时间;二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”--可能一些比较早接触互联网的网民还记得,那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法,不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢?就是在这种情况下,1996年初,谷歌公司的创始人,当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年,一篇以佩奇为第一作者的论文发表了,论文中介绍了一种叫做PageRank的算法,这种算法的主要思想是:越“重要”的网页,页面上的链接质量也越高,同时越容易被其他“重要”的网页链接。于是,算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度,将网页排序彻底变成一个数学问题,终于摆脱了访问量统计的框框。不过要强调的是,虽然PageRank是Google搜索结果排序的重要依据并以此发家,不过它并不是全部依据--实际上,Google发展到现在,已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。根据文意,“刷访问量”会导致:A.增加统计时间B.影响统计精度C.相应网站崩溃D.网页错误评价

一个正常的搜索引擎,其核心功能自然是网页搜索。那搜索结果应该怎样排序才最好呢?实际上,在谷歌主导互联网搜索之前,人们为此伤透脑筋。很显然,搜索引擎应该把重要的网页放到搜素结果中比较靠前的地方。这个方案很容易想到,但是解决的方法却没有想象的那么简单。在谷歌诞生之前那段时间,流行的网页排名算法都很类似,它们都使用了一个非常简单的思想:越是重要的网页,访问量就会越大。许多大公司就通过统计网页的访问量来进行网页排名。但是这种排名算法有两个很显著的问题:一是只能够抽样统计,所以统计数据不一定准确,而且访问量的波动会比较大,想要得到准确的统计需要大量的时间和人力,还只能维持很短的有效时间;二是访问量并不一定能体现网页的“重要程度”——可能一些比较早接触互联网的网民还记得,那时有很多人推出了专门“刷访问量”的服务。有没有更好的方法,不统计访问量就能够为网页的重要度排序呢?就是在这种情况下,1996年初,谷歌公司的创始人,当时还是美国斯坦福大学研究生的佩奇和布林开始了对网页排序问题的研究。在1999年,一篇以佩奇为第一作者的论文发表了,论文中介绍了一种叫PageRank的算法,这种算法的主要思想是:越“重要”的网页,页面上的链接质量也越高,同时越容易被其它“重要”的网页链接,于是,算法完全利用网页之间互相链接的关系来计算网页的重要程度,将网页排序彻底变成一个数学问题,终于摆脱了访问量统计的框框。不过要强调的是,虽然PageRank是谷歌搜索结果排序的重要依据,谷歌也以此发家,但是它并不是全部依据——实际上,谷歌发展到现在,已同时用了数百种不同的算法来确定最终显示给用户的搜索结果顺序。关于PageRank算法,下列说法错误的是( )A.PageRank算法提出了一种新的数学统计方法B.PageRank算法使谷歌在搜索引擎的竞争中脱颖而出C.PageRank算法改变了以网页访问量作为排序依据的传统想法D.PageRank算法能够更准确、更省力地统计出网页的访问量

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