架构师训练营 - week13 - 作业
作业 1:
业务数据主要有:
每日销量/当月累计销量/当年累计销量
当月累计销量同比增长率
当年累计销量同比增长率
月累计销量环比增长率
技术数据主要有:
每日和每月接口调用总数 / 平均时长 / 99 线 / 95 线
接口调用成功率
接口调用各个业务占比
运维数据主要有:
事件解决率 / 事件处理平均响应时间 / 突发事件完成率
紧急变更率 / 变更成功率 / 平均变更时间
作业 2:
PageRank 算法目的就是要找到优质的跟搜索结果匹配的网页,这样 Google 的排序结果不仅能找到用户想要的内容,而且还会从众多网页中筛选出权重高的呈现给用户。
PageRank 通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级。Google 把从 A 页面到 B 页面的链接解释为 A 页面给 B 页面投票,Google 根据投票来源(甚至来源的来源,即链接到 A 页面的页面)和投票目标的等级来决定新的等级。过程如下:
假设全世界有 N 个网页,每个页面包含 x 个外链,每个页面有个初始的 PR 值。
存在一定概率为α,用户在地址栏输入 A/B/C/D 地址,然后从 C 跳转到 A/B/C/D 进行浏览。α=0.85,表示每个页面 85%的概率是从其他页面跳过来的,那 15%的概率是用户在浏览器手输地址跳转过来的:PR(A)=α∗(PR(B)/2)+(1−α)/4
一个页面的 PR 值理论上是由 0.15/N+其他能跳转过来的所有页面的 PR 值*0.85 再分一部分过来
我们根据初始的 PR 值,再约定一个迭代次数进行迭代(或者迭代直到计算后 PR 值比上一轮迭代的差异很小为止)
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