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8有用網(wǎng)站分析工具
8有用網(wǎng)站分析工具當(dāng)深圳網(wǎng)站制作啟動一個(gè)網(wǎng)站的時(shí)候,無論你選擇頂級的商業(yè)主機(jī)包還是便宜的網(wǎng)站主機(jī)包,你都會在你的網(wǎng)絡(luò)主機(jī)管理面板網(wǎng)站分析工具中發(fā)現(xiàn)各種網(wǎng)站分析工具,比如Awstats,通常是包含在商務(wù)主機(jī)和便宜的網(wǎng)站主機(jī)包中的,這些都是非常好的。不過,如果你想選擇網(wǎng)站分析工具,這里有一些建議。
一種是把密鑰和算法放在獨(dú)立的服務(wù)器上,甚至做一個(gè)專用的硬件設(shè)施,提供外部的加解密服務(wù),應(yīng)用系統(tǒng)可以通過調(diào)用該服務(wù)來對數(shù)據(jù)進(jìn)行加解密。由于密鑰和算法是獨(dú)立部署的,由專人維護(hù),因此密鑰泄漏的概率大大降低。但該方案成本高,可能成為應(yīng)用的瓶頸。每次加解密都需要一個(gè)遠(yuǎn)程服務(wù)調(diào)用,系統(tǒng)性能開銷也很大。
另一種是在應(yīng)用系統(tǒng)中加入加解密算法,密鑰放在獨(dú)立的服務(wù)器上。為了提高密鑰的安全性,在實(shí)際存儲密鑰時(shí)將密鑰分成若干部分。加密后的密鑰存儲在不同的存儲介質(zhì)中,同時(shí)考慮了密鑰的安全性,提高了性能。
在分類算法網(wǎng)站的早期階段,識別垃圾信息的主要方法是人工方法,后臺操作員執(zhí)行信息人工審核。對于大型網(wǎng)站,尤其是社交Web2.0網(wǎng)站,如Facebook或Linkedin,用戶每天提交的上千萬條信息混雜,影響用戶體驗(yàn);對于B2B電子商務(wù)交易撮合網(wǎng)站,用戶主要通過站內(nèi)信的方式進(jìn)行商品信息咨詢,有時(shí)站內(nèi)信息充斥著廣告,甚至正常的查詢也被淹沒,引起用戶的嚴(yán)重不滿和投訴。
執(zhí)行人工審核如此大量的信息是不現(xiàn)實(shí)的。自動識別廣告粘貼和垃圾郵件的方法是采用分類算法。
以反垃圾郵件為例說明分類算法的使用,如圖8.12所示。首先將分類后的郵件樣本(50000封普通郵件和2000封垃圾郵件)輸入分類算法進(jìn)行訓(xùn)練,得到垃圾郵件分類模型。然后,利用分類算法和分類模型對處理后的郵件進(jìn)行識別。
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