二十七：CPT（广告术语）
　　按时长计费是包时段投放广告的一种形式，广告主选择广告位和投放时间，费用与广告点击量无关。采用这种方式出售广告，网站主决定每一个广告位的价格，广告主自行选择购买时间段，目前可按周或按天购买，成交价就是网站主标定的价格。

　　二十八：CTR（广告点击率）
　　CTR（Click-Through-Rate）互联网广告常用的术语，指网络广告（图片广告/文字广告/关键词广告/排名广告/视频广告等）的点击到达率，即该广告的点击量（严格的来说，可以是到达目标页面的数量）除以广告的浏览量（PV- Page View）。
　　CTR是衡量互联网广告效果的一项重要指标。

　　二十九：算法
　　算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

　　三十：机器学习
　　机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
　　它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

　　三十一：人工智能
　　人工智能（Artificial Intelligence） ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。

　　三十二：深度学习
　　英文名：Deep Learning
　　深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
　　深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
　　深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

　　三十四：神经网络
　　人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

　　三十五：OpenStack
　　OpenStack是一个由NASA（美国国家航空航天局）和Rackspace合作研发并发起的，以Apache许可证授权的自由软件和开放源代码项目。
　　OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，由几个主要的组件组合起来完成具体工作。OpenStack支持几乎所有类型的云环境，项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务（IaaS）的解决方案，每个服务提供API以进行集成。

　　三十六：SaaS
　　SaaS是Software-as-a-Service（软件即服务）的简称，随着互联网技术的发展和应用软件的成熟， 在21世纪开始兴起的一种完全创新的软件应用模式。它与“on-demand software”（按需软件)，the application service provider(ASP，应用服务提供商)，hosted software(托管软件)所具有相似的含义。它是一种通过Internet提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。

　　三十七：Paas
　　PaaS是Platform-as-a-Service的缩写，意思是平台即服务。 把服务器平台作为一种服务提供的商业模式。通过网络进行程序提供的服务称之为SaaS(Software as a Service)，而云计算时代相应的服务器平台或者开发环境作为服务进行提供就成为了PaaS(Platform as a Service)。
　　所谓PaaS实际上是指将软件研发的平台（计世资讯定义为业务基础平台）作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是，PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度。在2007年国内外SaaS厂商先后推出自己的PAAS平台。

　　三十八：IaaS
　　IaaS（Infrastructure as a Service），即基础设施即服务。
　　消费者通过Internet 可以从完善的计算机基础设施获得服务。这类服务称为基础设施即服务。基于 Internet 的服务（如存储和数据库）是 IaaS的一部分。Internet上其他类型的服务包括平台即服务（Platform as a Service，PaaS）和软件即服务（Software as a Service，SaaS）。PaaS提供了用户可以访问的完整或部分的应用程序开发，SaaS则提供了完整的可直接使用的应用程序，比如通过 Internet管理企业资源。

　　三十九：HaaS
　　以提供的Hadoop作为一种服务（HAAS）
　　HaaS（Hardware-as-a-service）的意思是硬件即服务。HaaS概念的出现源于云计算，现在被称作基础架构即服务（IaaS）或基础架构云，使用IaaS，各企业可通过Web将更多的基础架构容量作为服务提供。“通过Web”分配更多的存储或处理容量当然要比供应商在基础环境中引入和安装新硬件要快得多。HaaS还具有另外一层含义是针对嵌入式设备而言的，目的在于建立通过互联网（Web）进行嵌入式设备统一管理服务的模式。在这种情况下，HaaS类似于SaaS，对于嵌入式设备使用者来说，无需对所需嵌入式设备进行一次性购买，仅需按照设备使用量或其它标准支付设备的服务费及维护费即可。

　　四十：决策树
　　决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

　　四十一：EM算法
　　最大期望算法（Expectation Maximization Algorithm，又译期望最大化算法），是一种迭代算法，用于含有隐变量（hidden variable）的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。

　　四十二：数据聚类
　　数据聚类 (英语 : Cluster analysis) 是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更多的子集（subset），这样让在同一个子集中的成员对象都有相似的一些属性，常见的包括在坐标系中更加短的空间距离等。

　　四十三：概率模型
　　给定一个用户的查询串，相对于该串存在一个包含所有相关文档的集合。我们把这样的集合看作是一个理想的结果文档集，在给出理想结果集后，我们能很容易得到结果文档。这样我们可以把查询处理看作是对理想结果文档集属性的处理。问题是我们并不能确切地知道这些属性，我们所知道的是存在索引术语来表示这些属性。由于在查询期间这些属性都是不可见的，这就需要在初始阶段来估计这些属性。这种初始阶段的估计允许我们对首次检索的文档集合返回理想的结果集，并产生一个初步的概率描述。

　　四十四：贝索斯定律
　　英文：Bezos’ Law
　　贝索斯定律是指在云的发展过程中，单位计算能力的价格大约每隔3年会降低50%。

　　四十五：回归分析
　　回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。

　　四十六：推荐算法
　　基于内容的信息推荐方法的理论依据主要来自于信息检索和信息过滤，所谓的基于内容的推荐方法就是根据用户过去的浏览记录来向用户推荐用户没有接触过的推荐项。主要是从两个方法来描述基于内容的推荐方法：启发式的方法和基于模型的方法。启发式的方法就是用户凭借经验来定义相关的计算公式，然后再根据公式的计算结果和实际的结果进行验证，然后再不断修改公式以达到最终目的。而对于模型的方法就是根据以往的数据作为数据集，然后根据这个数据集来学习出一个模型。

　　四十七：八叉树
　　英文名：Octree
　　八叉树是一种用于描述三维空间的树状数据结构。八叉树的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八个子节点，将八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。

　　四十八：红黑树
　　红黑树（Red Black Tree） 是一种自平衡二叉查找树，是在计算机科学中用到的一种数据结构，典型的用途是实现关联数组。
　　它是在1972年由Rudolf Bayer发明的，当时被称为平衡二叉B树（symmetric binary B-trees）。后来，在1978年被 Leo J. Guibas 和 Robert Sedgewick 修改为如今的“红黑树”。
　　红黑树和AVL树类似，都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。
　　它虽然是复杂的，但它的最坏情况运行时间也是非常良好的，并且在实践中是高效的： 它可以在O(log n)时间内做查找，插入和删除，这里的n 是树中元素的数目。

　　四十九：哈希表
　　散列表（Hash table，也叫哈希表），是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。
　　给定表M，存在函数f(key)，对任意给定的关键字值key，代入函数后若能得到包含该关键字的记录在表中的地址，则称表M为哈希(Hash）表，函数f(key)为哈希(Hash) 函数。

　　五十：随机森林
　　英文名：Random forest
　　在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 “Random Forests” 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin Kam Ho所提出的随机决策森林（random decision forests）而来的。这个方法则是结合 Breimans 的 “Bootstrap aggregating” 想法和 Ho 的”random subspace method”” 以建造决策树的集合。