该都是更大的。
所以在我的算法中，对于指向某一个网站的链接，我首先会做垂直率评分，比如有现在有10个网站链接到了A，这10个网站都是汽车类网站和这10个网站都不是汽车类网站的结果，想必是肯定不一样的。
这里还有一个小小的心理问题，那就是同行之间很少会做超链接，所以拥有更多垂直类网站链接的网站，它的专业性肯定比被乱七八糟网站链接的网站要更大概率靠谱。
第二，建立关键词库热度排序机制，现在的几家搜索引擎企业都对网页做了排序，而我对关键词也做了排序，而且给关键词做排序非常简单，那就是看用户的搜索量。
就比如今天搜索汽车的用户最多，那么汽车的评分可能就是10分，这个时候，算法会分配更多的资源到汽车相关的信息上去，去抓取更多的优质网页。
这里有四个好处，提升信息反馈速度、增加热点反馈的时效性、节约计算机资源以及围绕最终目的，让更多使用我们搜索引擎的用户得到有用信息。
第三，用户反馈机制，也就是跟踪用户的点击情况和浏览情况。
还是用汽车举例，有100个用户搜索汽车后，80个点击了A网页，A网页的评级就会上升，如果有更多的用户在A网页的停留时间较长，A网页的评级也会上升，如果有更多的用户在A网页上直接进行链接等操作，A网页的评级也会上升。
也就是说，在整个网页评级系统中，加入用户反馈分。
第四，规律算法，在用户的所有行为中寻找大概率行为，并将这些大概率反馈到人工，比如说60%搜索了汽车的用户下一个搜索词都是保险。
这样的一些规律我们是无法预测的，但我们可以利用算法进行大数据挖掘，回馈的这些结果可以供人工分析部对一定的网页进行评分，这个就是人工分。
结合以上四点，在我的算法下，任何一个网页同样会有一个分数，我称其为精度分。
影响精度分的因子包括自己评分，链接的垂直网站评分，用户反馈分，人工制定分以及外链影响等。”
之后，孟谦浅尝辄止的展示了各个分支的算法逻辑和算法推演公式。
然而就在孟谦在说最后一个规律算法的过程中，来自IBM的杰尔夫突然起身惊呼，“OHMYGAD！ArtificialIntelligence？！”
孟谦转过头看了一眼对方，皱了皱眉。
杰尔夫顿了顿，以为孟谦是没听懂，用奇怪的发音道，“卧槽！！！”
...
而随着杰尔夫的打断，原本都沉浸在孟谦分享中的其他四名技术人员，眼神也都出现了明显的变化...
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