Alexa排名数据更新时间研究(转)

Alexa排名更新机制解析
本文详细解析了Alexa网站排名的更新机制,包括每日、每周及三月平均排名的更新时间与频率,揭示了综合排名与具体指标的关系,以及不同平均算法对排名的影响。
7月1日~14日连续2周每天对10个网站alexa排名进行观察,数据更新资料如下:
  1、当日排名(包括reach和pageview及两项综合):1、2、3、4、7、8、9、10、11、12日每晚(北京时间)10:30~12:00发布更新数据;5、6、13、14日未发布更新;

  2、当日排名每天发布的数据其实是前一天的数据,曲线图上有日期显示;

  3、伴随上述当日排名,同时更新每周、三月平均排名,所以:三月平均排名其实差不多天天都再更新!

  4、alexa工具条上显示的是网站综合排名,数据更新频率比前述数据要低,2、5、9、12日更新共4次,差不多每周更新2次,数据取自随着当日排名更新的3月排名数据,一般晚几个小时更新(总之都是次日早上发现的);

  5、每周、每三月平均值取的是几何平均,所以每日排名持续上升的过程中,按算术平均算法每周排名应在每日排名后,而按几何平均算法有时每周排名竟在当日排名前。

  其他尚在观察中,欢迎指正。


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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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