Alexa排名对新闻网站的参考作用(转)

作为新闻网站编辑,每天都要编辑大量的稿件,如何选择出网民最喜欢看的新闻呢?除了平时的经验和新闻基本功以外,关注Alexa网站排名也能起到一定的参考作用。从某种意义上讲,Alexa排名最大的作用是及时了解把握浏览者的阅读习惯,保证新闻制作质量的稳定,从而保证新闻网站排名的稳定和上升。
  

日前,国家新闻出版总署已经授予50家公司网络出版权,网易、新浪、搜狐三大门户网站名列其中。同时获得授权的还有22家图书出版集团、6家报社、5家期刊和5家音像公司。互联网出版正成为一种新的出版形态,具有良好的发展前景。可以预见,未来网络新闻方面的竞争将更加激烈。
  

在截止到2003年9月的Alexa3个月平均流量排名中,新浪、网易、搜狐三大门户网站的排名分别为第7、11和12名。此外,央视国际(90名)、新华网(126名)、千龙网(302名)等排名居前,其他一些新闻网站通过充分发挥其在新闻方面的优势,通过提高新闻内容质量,丰富表现形式,在Alexa排名中也逐渐上升,如东方网(657名)、南方网(980名)、大洋网(992名)、中国新闻网(1220名)、中国日报网站(1988名)等。
网络的排名是与新闻事件紧密相关的。去年是网络媒体重要性逐渐被人们认可的一年,除了抗击非典、伊拉克战争、“神五”飞天等重要新闻事件,孙志刚案、刘涌案等都体现了网络媒体在传播方面的重要性。网络媒体正成为对新闻事件反应最快的媒体之一,作为非新闻网站的博客中国网,也曾因为刊登有争议的木子美日记,Alexa排名曾一度从12000名攀升至1000多名,现在还稳定在3000名左右。


  对于网络新闻编辑来说,Alexa网站是了解浏览者阅读习惯的好工具。假定浏览者有每天上网固定浏览新闻的习惯,那么如果一个网站中的新闻中符合其阅读需求的越多,那么就越容易培养其固定的阅读习惯,这同报纸培养固定读者群比较类似。一般来说,对于传统媒体而言,每一期的质量并不是完全相同,但如果读者养成了固定的阅读习惯,即使是报纸质量有细微的变化,也不会轻易放弃这份报纸去选择其他报纸。网民的阅读习惯也是这样,浏览者一旦接触并喜欢一个网站,比较容易形成固定的阅读习惯。所以新闻网站要做的就是培养固定的浏览者并不断吸引新的浏览者。只要保证网站新闻的发布质量,从理论上讲,网站的浏览量和排名应当保持稳定和上升的态势。


  从浏览页数来看,一个网站浏览者浏览的页数越多,总的浏览量就越大,网站的排名就越靠前。所以网站的新闻选择一要增加浏览者的数量,二要增加浏览者浏览的网页数量。这有点像报纸的阅读时间,阅读时间越长说明报纸的内容越吸引读者。在海量信息的情况下,如何选择发布最受浏览者关注的新闻是非常值得研究的。


从网民的浏览习惯来看,一般都是有选择性地阅读,最好的网站也就是平均浏览10页左右,相当于看10条新闻。这样一来,网站的主页设计非常重要,有些类似于报纸的头版。很多新闻网站就通过减少主页新闻标题字数、增加新闻条数来提高读者的访问量。一般来说,如果主页上有5条新闻达到浏览者的阅读喜好,那么网站的排名就会有比较稳定的保证。如果达到8至10条,那么即使是发布条数不增加,网站流量排名也会大幅上升。


  编辑网络新闻时最重要的一条是所选的新闻自己要关心、自己喜欢看。编辑本身是第一读者,往往比普通网民更具敏感性。每天早晨看看前一天网站的Alexa排名,就会对新闻的选择有个大体的把握。从长期来看,保持新闻制作水准的稳定性就可以保证Alexa网站排名的稳定性。


  有了Alexa网站,对于网站新闻编辑来说就有了一个网站的每天访问量报表,从中可以分析出前一天选择的新闻是否受到浏览者欢迎和关注。网站的网页平均访问量越高,说明制作的新闻越受网民欢迎。如果养成每天上Alexa网站的习惯,就可以及时了解新闻发布质量是否稳定,同时还可以比较同类新闻网站排名情况,找出自身的不足和差距。

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/10294527/viewspace-127223/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/10294527/viewspace-127223/

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值