我们做Google优化的平台，对于它的算法是要很清楚的，像百度一样，研究好它的算法，在优化网站的时候会有很多的小捷径，对于自己想要做的东西能够比较快的进行展现。谷歌近新发布的NYC算法，我们一起来研究一下。

关于谷歌优化小组提出的这个NYC算法，我们青岛创意互联传媒有限公司比较先了解，我们和谷歌是有合作的，主要是对于大型图的挖掘和大规模优化有一些帮助。大型图挖掘是将数据挖掘和机器学习挑战形式化为图算法问题，并在导致高层论坛出版物的领域进行基础研究。大规模优化主要是对相似度排名的一个先关算法项目。

大规模相似度排名：我们对成对相似性排名的研究产生了一些的方法，我们在诸如WWW，ICML和VLDB等场馆中发表了一些方法，例如，改进了使用自我网络的朋友建议和计算相似性排名大型多分类二分图。平衡分区：平衡分区通常是解决大规模图优化问题的关键步。如我们的论文所示，与文献中的的算法相比，我们能够实现切割尺寸减少15-25百分之。

Google优化，大规模优化是指开发大型的优化技 术，并利用它们来在谷歌的效率和基础设施的稳定性。我们应用组合优化，在线算法和控制理论等领域的技术，使Google的庞大的计算基础设施更少。我们结合在线和离线优化，实现了增加吞吐量，减少延迟，大限度地减少资源争用，大限度地高速缓存的功能以及分布式系统中不必要的工作等目标。

谷歌优化-搜索基础架构优化：我们与Google搜索基础架构团队合作，构建分布式反馈控制循环，以管理查询从扇区传播到机器的方式。我们还通过增加任何单个机器查看的查询流的同质性来缓存的功能。