amazon，netflix，mybuys，baynote等等，这些公司或网站的推荐系统，都各有各的特色和长处，但大多都是应用在B2C的领域，个人考虑，B2B和B2C的推荐系统是有比较明显的区别的。
B2C 类网站，推荐系统类似于一种推销员，把货物卖给用户，最终的目的，是形成购买形为。B2B类网站，更重要的是强调用户的粘性，建立网站平台在用户心中的品牌和认可度。用户组成主要为买方，卖方，中间商。最终目的，要考虑到用户的不同利益，从而使用户既能达到交易目的，又能对网站平台产生强烈的认可度。
除了考虑用户特征，也需要同时考虑到用户形为和实际的商业规则。（比如：B2B的用户可能不会同意在自己的产品页面推荐同行其它企业的产品） 所以，特意从这方面出发思考了一下。
在网上搜索后，看到了这篇比较老的论文，看完后整体的感觉并不是很好，但是有一些对于B2B推荐系统价值点的挖掘，还是值得思考的。毕竟对于B2B的领域，推荐系统不仅仅是用来专门推荐商品用的，需要尽可能的满足制造商，供应商，经销商，零售商，中间服务商，等等这些不同角色的利益，这样才能使用推荐系统发挥最大的功效。
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前面我们介绍过一款《一骑当千》的PVC成品关羽云长(http://blog.comicx.cn/index.php?action=blog&bid=70)。今天我们一起再来看看另一款石山智原型的《一骑当千》中人物关羽云长的手办。这款手办1/7 Scale。属于DVD附属品。分初版和近期的再版两种。唯一的区别就是再版干脆去掉了内裤。+_+!!! 不过老实说个人觉得还是初版稍微含蓄点的比较好。 阅读全文…
在通向电子商务王国之路中，阿里巴巴要做三件事：消费者、数据、标准。
消费者是服务应用的终端，每一个消费者是一个网络节点。网络效应与网络节点的平方成正比。什么是网络效应？就是网络的影响力，当网络效应足够大的时候，它将急剧改变人们购物的方式，个性化需求和大规模定制将得到满足。举个例子，你想买一台古老设计的蒸汽机，你在别的地方肯定买不到，但是在一个足够大的网络市场中，将成为可能。
数据也是运算能力，运算能力将大大降低电子商务的运营成本。Amazon目前已经开始在这么做，它将一部分服务器的闲置运算能力租给别人获得收益。100年前的爱迪生提供的是发电整体解决方案，每个组织如果想用电都要买发电机、电路设计、设备等，用电的成本非常之高。而超级电厂和电网的出现改变这种状况，它极大地降低了成本，使大规模用电成为现实。如今，IBM卖服务器、设计、软件、服务等等，它提供的是电子商务的整体解决方案。未来有一天，将会产生一个超级电子商务服务中心，电子商务成本极大降低，大规模的电子商务应用将成为可能。
标准包括服务标准、企业标准、行业标准、国家标准等等。标准是一个规范，大家都遵守的规范。可以让你在一块陌生的环境中迅速找到方向，不遵守标准将不能被电子商务环境所容纳。未来的电子商务必然是一个共生共荣、协同共进的合作组织。标准可以规范各种合作组织，可以使生态系统维持平衡、演化、繁荣。那么未来的电子商务王国将是一个是怎样的生态系统呢？
===欲知后文，且听下回分晓===
Baynote是众多的推荐技术提供商之一，也允许它的产品被贸易公司所使用。正如我们在标题所看到的，Baynote的特点在于它强调实时的用户行为分析，这也是它声称 超越“亚马逊–第一代推荐引擎”的技术。到目前为止，我们知道有很多致力于推荐引擎的公司，例如amazon和netflix，他们采用不同的创意和方 法来搭建推荐引擎。我们和Baynote的创始人兼CEO –Jack Jia进行了交流，看看我们大家有什么理由相信Baynote采用的技术会超越amazon
Baynote专注于分析当前的团体行为用来产生推荐，它故意弱化对于过去用户行为的分析，比如：page views和购买历史
Baynote公司的定位是对抗“推荐之王”Amazon（目前大家都这么称呼amazon），Jia在谈话中提到，Amazon是第一代推荐引擎，因为 它很大程度上仍然依赖于于协同过滤。Jia指出，协同过滤太专注于用户过去的数据分析，这种方式不足以说明用户当前的形为，而Baynote正在用户当前 形为方面做一些工作
Jia在谈话中介绍到，Baynote观察用户在网站实时的行为，并且希望从中得到隐藏的，自然发生的形为数据。 Baynote用到群体的智慧和相似度引擎（我觉得翻译成亲和力引擎也许更适当一点）来分析数据。这些被用来分析的公共形为包括网页跟踪，搜索Query，鼠标移动，在网页停留时间，网页浏览行为
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mybuys.com是一家专注于为零售网店提供推荐服务的公司，之前的文章里提到过，所以特意去仔细了解了一下
我 们知道，每个推荐系统可能都会采用不同的方法，mybuys与其它系统的区别，在于它是以一种服务的方式出现，而且不是基于某一个算法。大多数推荐系统都 有一种核心算法，然而，Mybuys对于不同的情景和不同的零售种类使用了很多种算法。从根本上来说，Mybuys卖的不是产品，而是服务。
Mybuys完全专注在零售业的推荐，从这点来看，很像沃尔玛之类的超市推荐。不过从另一个角度来看，实际上推荐系统就是在做这样的事情，使用用户在买一个商品的时候，很可能也买另一个。
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