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[fomayof928@mowline]

Google 的约翰Mueller说، 这类数据（、填写表格、点击等）不会自动产生任何作用.

目前，当谈到用户行为对特定页面的直接影响时，我们可能正在研究沙盒模型，而不是实时监听和反应系统。话虽如此，谷歌确实承认质量评估员和基于沙盒的结果评估的局限性。他们最近提出了一个主动学习系统，该系统将使用更具代表性的用户群样本实时评估结果.

"未来工作的另一个方向是融入主动学习,以收集更具代表性的用户偏好样本."

谷歌的结果吸引力论文发表于 2010 年.2011 年初，谷歌发布了 Panda 算法。开始发生变化，表明一种主动学习系统的实现。

监控引擎
Google 设计并申请了专利的系统，负责收集和处 喀麦隆电话数据 理用户行为数据。，但我不喜欢这个名字——太长了。也许他们应该叫它，哦，我不知道…… Chrome？

描述谷歌​

指标服务
让我们暂时抛开专利不谈，在目前已有的技术。Chrome 的 MetricsService是一个负责获取和传输用户日志数据的系统。传输的直方图包含非常详细的用户活动记录，包括打开/关闭的标签、获取的URL، 最大化的窗口等۔

Chrome میں 中输
（点击此处技术细节）

这里有几个外部链接，其中包含有关Chrome 的 MetricsService 的详细信息、数据收集的原因和类型以及直方图的完整列表.

用于分类。
Google 可以使用节点（URL）、边（链接）和标签（用户行为数据）以类似特征向量的方式处理持续时间数据。页面参与信号（例如会话持续时间值）用于计算节点的权重。这是一个简单图的两种模式，由三个节点（A、B、C）组成，每个节点都关联有时间标签：