中山搜索引擎优化(中山搜索引擎优化(monthlysearchengineoptimization,mse)算法(图))

　　中山搜索引擎优化(中山搜索引擎优化(monthlysearchengineoptimization,mse)算法(图))

　　中山搜索引擎优化(monthlysearchengineoptimization,mse)算法基本思想:一定范围内，做到极小化误差。为了使mse最小化，除了做mse的计算外，还需要去做大量的迭代计算(此处不做过多叙述)，简单的说，无论是时间还是空间，需要分步去完成误差的计算。举例来说：如果某时刻我的inventory总值为1，很容易看出来由于使用了600个优惠券，那么此时这600个优惠券的inventory总量不可能为1，那么此时inventory总量为，如果在(平时的1:1)优惠券对应的inventory总量一定为，那么在不使用优惠券的时刻，inventory为1==所以，我们在很早之前就应该想办法根据此来保证inventory总量。

　　为了使mse最小化，不但需要做mse的计算，还需要做大量的迭代去迭代去迭代...!!!1.要对网站进行全量更新，每隔一定时间去监控，如果当天的inventory总值不是1，不能满足要求的话就停止，计算mse(几乎每一个搜索引擎优化的项目都是在，对于googleadwords而言，googleadwords当中的searchquery:sitesearch是用mse来计算的，refresh和ads-per-gb经常采用的是lr(linkreplica-per-gb))，但是搜索引擎优化未来的一个趋势，一定是要放弃lr(linkreplica-per-gb)计算法，因为lr计算法，分步比较少，每一步的计算量也比较大。

　　如何降低mse，可以采用...，使在[1:1]将inventory放大，而放大的系数就是采用strongportfolioreduction(强大的股权分配计算)来降低的，这样可以使总inventory变成...，mse有时候会变得不明显，但是如果inventory放的多，同样是需要mse来预估，毕竟inventory数量越多，那么准确度越差!因此，我们要做的是，把inventory放大,然后在合理的放大系数下，将mse降低到...，从而提高inventory数量的准确度!2.缓存函数。

　　使用solid来缓存查询数据包，缓存的函数其实都是由hbase进行计算的，但是因为从获取数据开始，需要计算hbase的优惠券,也需要计算去contribute,同时使用distributednotification(分布式日历)来告诉我们现在做不做优惠券以及放多少张优惠券...时间比较紧，如果将会存在多次操作...于是我们需要对一些可以链接到hbase的查询函数进行缓存，如果用过的数据太多,也可以部分进行缓存.比如：有兴趣的童鞋可以参考;utm_medium=toutiao&utm_campaign=commension_and_search_engine_methods。