8有用網(wǎng)站分析工具當(dāng)深圳網(wǎng)站制作啟動一個網(wǎng)站的時候，無論你選擇頂級的商業(yè)主機包還是便宜的網(wǎng)站主機包，你都會在你的網(wǎng)絡(luò)主機管理面板網(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)主機和便宜的網(wǎng)站主機包中的，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立的服務(wù)器上，甚至做一個專用的硬件設(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，密鑰放在獨立的服務(wù)器上。為了提高密鑰的安全性，在實際存儲密鑰時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；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。

　　jawstats網(wǎng)站分析工具如果你喜歡Awstats，你肯定會欣賞jawstats網(wǎng)站分析工具和jawstats運行Awstats并生成比Awstats更多的圖形。

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