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局面的理解与判断优酷我与我的看优酷

2019-05-13 16:08:57 | 来源: 饮食

1 : 我与我的看优酷

头几天没什么做,常常躺在床上看连续剧,常去的站就是优酷。

头几天就做了这么个站:看优酷:,5月24日做的,现在就更新了几部连续剧。百度还没有收录。都说admin5的蜘蛛爬得快,我也来沾沾光。

我的站用的是dede,改了下代码就上马了。现在其他搜索引擎已有收录了,现在日流量也在几10了。由于百度还没收录,备案也没下来,所以也没怎样推行。

借admin5的平台,推行1下。也欢迎大家提提意见。

用dede做电影站不是很合适,但是dede的关键词优化做的还可以,现在我的神探狄仁杰第3部已在yahoo的第1页了。

先写这些吧,希望不要拿鸡蛋丢我。等站有点成绩以后我再来分享下经验。我的:,也欢迎与我讨论。

2 : 解析优酷土豆在大数据方面的管理与运用

姚键是优酷土豆团体CTO,据他介绍,优酷新上线的首页页面上,光是导航栏上的视频分类就有21个,21个不同类型的内容,这意味着会有各种不同的用户来优酷看视频,要想给不同的用户推荐他们喜欢的视频,这靠的是1个叫做协同过滤推荐的技术。

百度百科上这样介绍协同过滤推荐(Collaborative Filtering recommendation):是在信息过滤和信息系统中正迅速成为1项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同,协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的类似(兴趣)用户,综合这些类似用户对某1信息的评价,构成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。

这是亚马逊、谷歌等互联巨头都在使用的技术。亚马逊会告知你买了A商品的顾客也同时购买了B商品,Youtube上,1个视频播放结束,马上就会出现相干推荐视频。

看上去简单的相干推荐,其实在优酷的视频推荐中触及上百个参数,每次要调解参数,都要手动调解10几乃至几10个参数,每天推荐视频的数据模型中要触及的数据高达几10亿。

1次小小的参数调剂,带来的后果,多是当天视频观看带来几百万的增长,也多是在算法稳定后的未来几周,乃至几个月带来视频观看量的曲线变化。

固然,数字证实,通过这类协同过滤推荐给用户的视频是靠谱的,由于在海量的视频中寻觅自己喜欢的视频本钱是很高的,推荐视频的打开率也使人满意。

优酷土豆心中的大数据

数据的发掘、分析,用在推荐视频上,还只是个小意思。优酷在2010年推出的优酷指数把大数据精神进1步强化,把视频播放周期、用户核心特点、用户播放行动、视频热度排行等数据进行展现。

姚键这样介绍优酷指数诞生的背景:2010年的时候,优酷在PC互联时期已成为最有影响力的视频站,优酷希望能够在行业内建立1个标杆,在强化优酷品牌的同时,也打造优酷指数这样1个概念。

今年,优酷指数进而演化成中国络视频指数,加入了土豆和移动客户真个视频数据,对数字感兴趣的用户,可以从这个指数里读出很多内容。

作为1款平台化的产品,中国络视频指数在优酷土豆团体中的参考价值无处不在,从广告售卖,到版权购买,再到播放器产品的优化,等等,处处都能够作为指导根据。

据姚键流露,优酷土豆团体推出的数据报告给节目制作方、影视剧公司、第3方分析机构等了解视频节目的播放信息,和观众人群的分析提供了根据;在广告销售方面,能够为广告主显现出用户行动特点,提供广告投放价值的分析;在进行版权购买的时候,可以根据指数的走向来帮助决策;公司内部,哪怕是播放器产品的用户体验优化,都可以查看数据分析结果,查看按钮的摆放和使用频率等。

这些价值都是不言而喻的,还有我们在表面看不到的,通过数据分析的结果来指导优酷土豆团体的自制内容。

比如说优酷有很多自制的内容,有很多的微电影、综艺节目等等,这些播放数据可以显示出哪些题材是用户喜欢的,用户看到哪里就看不下去了,在哪里是拖放观看的,1系列的用户行动可以清晰地告知内容制作人员,应当怎样去剪辑视频,怎样去选择内容题材。姚键说。

其实这个进程也是对视频质量进行分析的进程,在优酷土豆的搜索、推荐中依照视频质量进行排序,反过来也提高了推荐成功率。

但是,大数据读出的数据,其指导意义还远不止此。

每部电影、电视剧在播出后都会有对应的数据,哪些演员受欢迎,哪些题材受追捧,通过分析数据就能够渐渐发现背后的缘由,把这个受欢迎的故事讲出来,这就是可见的未来。

敢为人先 优酷土豆用Spark完善大数据分析

大数据,1个仿佛已被媒体传播的过于泛滥的辞汇,的的确确又在逐步影响和改变着我们的生活。或许有人认为大数据在中国仍然只是噱头,但在当前中国互联领域,大数据和大数据所催生出来的生产力正在潜移默化地推动业务发展,并为广大中国民提供更加优秀的服务。优酷土豆作为国内最大的视频站,和国内其他互联巨头1样,率先看到大数据对公司业务的价值,早在2009年就开始使用Hadoop集群,随着这些年业务迅猛发展,优酷土豆又率先尝试了仍处于大数据前沿领域的Spark/Shark 内存计算框架,很好地解决了机器学习和图计算屡次迭代的瓶颈问题,使得公司大数据分析更加完善。

MapReduce之痛

提到大数据,自然不能不提Hadoop。HDFS已然成为大数据公认的存储,而MapReduce作为其搭配的数据处理框架在大数据发展的早期表现出了重大的价值。可由于其设计上的束缚MapReduce只适合处理离线计算,其在实时性上仍有较大的不足,随着业务的发展,业界对实时性和准确性有更多的需求,很明显单纯依托MapReduce框架已不能满足业务的需求了。

优酷土豆团体大数据团队技术总监卢学裕就表示:现在我们使用Hadoop处理1些问题诸如迭代式计算,每次对磁盘和络的开消相当大。特别每次迭代计算都将结果要写到磁盘再读回来,另外计算的中间结果还需要3个备份,这实际上是浪费。

据悉,优酷土豆的Hadoop大数据平台是从2009年开始采取,最初只有10多个节点,2012年集群节点到达150个,2013年更是到达300个,每天处理数据量到达200TB。优酷土豆鉴于Hadoop集群已逐渐胜任不了1些利用,因而决定引入Spark/Shark内存计算框架,以此来满足图计算迭代等的需求。

Spark是1个通用的并行计算框架,由伯克利大学的AMP实验室开发,Spark已成为继Hadoop以后又1大热门开源项目,目前已有英特尔等企业加入到该开源项目。

我们大数据平台对快速需求的响应延时,特别是在商业智能BI和产品研究分析等需要屡次对大数据做Drill Down与Drill Up时,等待成了效率杀手。 优酷土豆团体大数据团队技术总监卢学裕表示。

用Spark/Shark完善大数据分析

目前大数据在互联公司主要利用在广告、报表、推荐系统等业务上。在广告业务方面需要大数据做利用分析、效果分析、定向优化等,在推荐系统方面则需要大数据优化相干排名、个性化推荐和热门点击分析等。优酷土豆属于典型的互联公司,目前运用大数据分析平台的主要工作是运营分析、机器学习、广告定向优化、搜索优化等方面。

优酷土豆团体大数据团队技术总监卢学裕表示:优酷土豆的大数据平台已用了很多年,突出问题主要包括:第1是商业智能BI方面,公司的分析师提交任务以后需要等待很久才得到结果;第2就是大数据量计算,比如进行1些摹拟广告投放之时,计算量非常大的同时对效率要求也比较高,用Hadoop消耗资源非常大而且响应比较慢;最后就是机器学习和图计算的迭代运算也是需要耗费大量资源且速度很慢。

因此,面对复杂任务、交互式查询和流处理时,Hadoop与MapReduce其实不适用。Spark/Shark这类内存型计算框架则比较适合各种迭代算法和交互式数据分析,可每次将弹性散布式数据集(RDD)操作以后的结果存入内存中,下次操作可直接从内存中读取,省去了大量的磁盘IO,效率也随之大幅提升。优酷土豆团体大数据团队大数据平台架构师傅杰表示:1些利用场景其实不合适在MapReduce里面去处理。通过对比,我们发现Spark性能比MapReduce提升很多。

比如在图计算方面,视频与视频之间存在的类似关系,这就构成了1个图谱,通过图谱来做聚类,再给用户做视频推荐。 优酷土豆团体大数据团队技术总监卢学裕表示。

优酷土豆团体大数据团队技术总监卢学裕表示:我们进行过图计算方面的测试,在4台节点的Spark集群上用时只有5.6分钟,而同范围的数据量,单机实现需要80多分钟,并且内存吃满,单机没法实现Scale-Out,不能计算更大范围数据。

在今天,数据处理要求非常快。比如优酷土豆的1些客户、广告商常常临时就需要看1下投放效果。所以在前端利用不变的情况下,如果能更快的响应市场的需要就变得很有竞争力。市场是瞬息万变的,有1些分析结果也需要快速响应成1个产品,Spark集成到数据平台正能发挥这样的效果。 优酷土豆团体大数据团队大数据平台架构师傅杰补充道。

据了解,优酷土豆采取Spark/Shark大数据计算框架得到了英特尔公司的帮助,起初优酷土豆其实不熟习Spark和Scala语言,英特尔帮助优酷土豆设计出具体符合业务需求的解决方案,并协助优酷土豆实现了该方案。另外,英特尔还给优酷土豆的大数据团队进行了Scala语言、Spark的培训等。

优酷土豆作为国内视频行业第1家商用部署Spark/Shark方案的公司,从视频行业的多样化分析角度来看是个非常好的方案。未来,英特尔将会继续与优酷土豆在Spark/Shark进行合作,包括硬件配置的优化和整体方案的优化等英特尔(中国)有限公司销售市场部互联及媒体行业企业客户经理李志辉介绍道。

未来:将Spark/Shark融入到Hadoop 2.0

对大数据而言,Hadoop已构建完成了较为完善的生态系统,特别是Hadoop 2.0版本在推出以后,改进了诸多缺点。而Spark/Shark计算框架其实与Hadoop其实不冲突,Spark现在已可以直接运行在Yarn的框架之上,成为Hadoop生态系统当中不可或缺的成员。

优酷土豆团体大数据团队大数据平台架构师傅杰表示:目前Hadoop 2.0已发布了release版本,我们已启动了对Hadoop 2.0的升级预演。这中间还触及到我们在1.0版本上修改的1些特性需要迁移和验证,我们希望做到在不影响业务的情况下实现平滑升级,预计在明年Q1完成升级。Hadoop 2.0将会是非常强大的,不再仅仅是MapReduce,还能融入Spark,能够让用户可以根据数据处理利用需求的不同来选择适合的计算框架。

3 : 酱油优劣的判断

1、摇晃瓶子,看酱油沿瓶壁流下的速度快慢,优良酱油浓度很高、粘性较大、活动慢,劣质酱油浓度低,像水1样活动较快。

2、优良酱油瓶底不应有沉淀物或染物。

3、看色彩,优良酱油应呈红褐色、棕褐色、有光泽而发乌。

4、打开瓶盖,未触及瓶口,优良酱油便可闻到1股浓厚的香味,而劣质酱油香气少或有异味。

5、滴几滴酱油于口中品味,优秀酱油味道鲜美,咸甜适口,味道醇厚柔和,口味绵长。

4 : 酱油优劣的判断

1、摇晃瓶子,看酱油沿瓶壁流下的速度快慢,优良酱油浓度很高、粘性较大、活动慢,劣质酱油浓度低,像水1样活动较快。 2、优良酱油瓶底不应有沉淀物或染物。

3、看色彩,优秀酱油应呈红褐色、棕褐色、有光泽而发乌。

4、打开瓶盖,未触及瓶口,优良酱油便可闻到1股浓厚的香味,而劣质酱油香气少或有异味。

5、滴几滴酱油于口中品味,优良酱油味道鲜美,咸甜适口,味道醇厚柔和,口味绵长。

5 : 解读Google:判断哪些页是优良的

牧兜博客的大部份文章是原创的,所以在google的收录情况1直很理想,目前基本上发布1篇文章3小时内就可以被google收录。不过牧兜在去年11月份那段时间有点松懈,对写博的豪情也不像刚开始那样强烈,写博的时间没有固定不说,文章也不再原创,常常1下子从他人那边copy好几篇文章再稍微修改下当作自己的,博客原创度直线下滑,导致的结果是没多久博客在谷歌的收录及排名出现大幅震荡,忽上忽下,使得本来不高的流量直接变成逐日个位数。那段时间我真正被吓到了,当是还不清楚缘由,赶快在搜索引擎搜索解决方案,看了大量资料,终究知道出现这类情况的缘由及解决方案。

作为新站,我们在谷歌那边还没有获得信任,因此我们必须了解谷歌对优秀页的评判标准,根据这些标准再结合自己的实际情况去创作优化博客内容。1次搜索相干文章的经历让我了解到谷歌有1个算法叫熊猫算法(Google Panda)(官方介绍:关于构建优良站的更多指导),这是2011年谷歌发布的算法之1,通过对这个算法的研究我找到了博客收录的缘由及解决方案。

熊猫算法的判断标准:

Google Panda主要的判断根据是点击流(Clickstream)、页面内容(page content)和链接概况(link profiles),只要在这3者当中表现优秀,就不会被列为浮浅的站。从大量的分析看,目前Google Panda的适用级别为页级别,并没有细化到关键词级别。同时大量低质量页面也会在无形中给全部站点带来影响。因此我们可以看出谷歌对站的权威性、内容的原创性、用户的信任度这3点很是重视,我们可以根据这些加以优化建设博客。

提高页排名的关键要素:

1、针对文章的优化

为了让我们的博客长时间排名不掉下来,我们有必要尽量的使自己成为1个源。这绝对是1个非常重要的要素,由于1旦你成为1个行业的源,那么你的站自但是然的将被google视为1个权威站点。关于页的内容,我有以下几点建议:

⑴字节的限制 这点听说在国外已得到证实,他们认为1篇文章的字节不能小于200个字节,否则google有可能会认为你做弊,从而限制其排名。如果兑换成中文字数是50⑴00个左右。(牧兜文集里面的大部份文章都没有到达这个数,看来我得悠着点)这点请大家注意。参考:怎样的文章长度对SEO最有益。

⑵文章更新频率 常常更新你的站点,最长不能超过3周,想想,连博客界大牛卢松松都能坚持每周135更新博客,你还不是牛逼人物有什么理由偷懒呢?牧兜现阶段由因此在寒假,几近是每天1更。

⑶尽可能的原创文章 你的文章要有权威性和创意性,说通俗点叫人无我有,别为了提高搜索引擎收录量去浪费时间精力及博客空间,由于google的算法已能历来源肯定其是不是为原创 ,即便你的收录量提高了你页的排名还是上不去,流量也就不会有实质的提高。

2、做好博客内部文章间的交叉链接

大家都知道,google的搜索进程分为深度搜索和泛度搜索,只有当你做好页之间有交叉链接,让搜索引擎更好的索引你 的站点,搜索引擎才能给你高的权重。

对此我提倡的是1种链式结构,在文章下面显示相干文章的链接,这类效果有助于提高用户的浏览体验及索引程度。

3、博客内容要有1定的相干性

据研究,现在搜索引擎已能自主的分辨出你的主题和页的研究方向,因此我们在设计谋划这个博客之初要计划好博客的文章方向(牧兜博客就深受其害,博客现在看起来有点乱,不能1下子分辨博客主要写的方向,太杂了,希望大家引以为戒)相互之间要有某种直接和非直接的联系。那末这样的设计有可能增加你主 题的强度。

结语:

以上是牧兜博客学习到的seo知识,肯定有不足的地方,大家可以根据自己的实际情况利用学习,搜索博客站内其他文章也许还有欣喜(^o^)/~()

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