官方的Alexa流量等级扩展，在点击时提供Alexa流量等级和站点信息。 Alexa Traffic Rank是Alexa Internet针对Chrome的免费扩展程序。 在您冲浪时，Alexa扩展将伴随您，为您提供有关所访问站点的Alexa数据，而不会中断您的浏览。 Alexa扩展程序也将您包括在Alexa的点击量面板中。 快速轻松地访问站点的Alexa流量排名和链接的站点。该站点的流量与Web上的其他站点相比如何？ 查看网站的评论情况。 你同意？ 按照评论链接回到Alexa编写一个。 了解使用Alexa的搜索分析通过搜索找到网站的方式，或使用Wayback Machine查看过去的样子。 通过每个页面的“相关链接”更有效地浏览。 还有其他我想访问的网站吗？ 查看网站的平均加载时间。 与其他网站相比如何？ 另外，当您使用Alexa扩展程序浏览时，通过贡献Alexa提供的交通信息，您正在帮助使Web成为每个人的更好地方。 您可以在我们的网站上获取更多信息：http://alexa.com/toolbar ________________________________________________________________单击“安装”，即表示您同意Alexa的隐私声明和使用条款：http://www.alexa.com/help/privacy | http://www.alexa.com/help/terms 支持语言:English

从豆瓣电影评分算法说起.pdf

2020年第四季度互联网域名行业季报.pdf

[电影推荐系统] Based on the movie scoring data set, the movie recommendation system is built with FM and LR as the core(基于爬取的电影评分数据集，构建以FM和LR为核心的电影推荐系统).

网上下载后并更新至2020年2月,表格数据只有 电影名和评分 。数据已经提供，怎么使用是你们的事，反正我的影视数据评分已经更新了。

基于I向量的说话人识别判别评分

豆瓣电影，评分，推荐语，播放链接

豆瓣，电影，评分前250

一个典型的电子商务平台通常有很多类似的待售商品（这里的商品指产品和模仿的组合），使用户难以做出购买选择。为了帮助用户更好地选择不同的商品，以前购买商品的用户因此，如何从大量的用户评论中自动收集有用的信息已经成为研究的热点。但是由于评论数量众多，用户无法阅读所有评论来提取实际有用的信息。因此设计基于用户评论的评分系统可以帮助用户更有效的利用以前的评论信息。.在这里，我们提出了一种用户评论驱动的评分系统，该系统是专门为中国主要的电子商务平台天猫（tmall.com）设计的，旨在帮助客户了解相似商品之间的差异，从而找到满意的商品。得分与天猫得分的得分结果相同，而我们的得分系统可以通过计算出多维得分，以更高的粒度区分商品。 1）我们建立了专用的分词词典来确保用户评论分词的准确性； .2）除词频统计外，在特征空间建立过程中还使用了语法合并，以实现对特征空间的准确实现。.3）我们精心打造了专门针对天猫的情感词典，用于对用户评论进行准确的情感分析。本文提出了一种针对中国著名的电子商务平台天猫设计的用户评论驱动的评分系统，以帮助客户更好地理解差异在不同尺寸的类似物品之间，以提高中国客户的在线购物体验质

基于哈希的最近邻居搜索已在许多应用程序中变得有吸引力。 但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。 此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。 为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。 对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。 从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。 在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。