Endeca ProFind 4.5 at a Glance
Product:Endeca ProFind 4.5
Platform:Linux,Solaris,Windows 2000 and XP
Purpose:Index both Web and enterprise content and data,
creating browsable,categorized results.
Secret Sauce:
‘Guided Navigation’通过自动生成分类和元数据的方式，
是搜索结果获得更高的可用性，并且它也是一种很好的
直观发现机制
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电子商务给我们今天的生活带来了什么样的变化呢？我们看看以下几个数字：2008年国内网购交易额接近1300亿，较07年增长达130%左右；而淘宝网的全年交易额为999.6亿元，成为中国最大的综合卖场，约占全国社会消费品零售总额的1%。与传统物流相比，第三方物流替卖家降低了60%的运输成本和30%的运输时间；网络零售还可以降低47%的渠道成本，综合营销成本相比传统线下店铺降低约55%。这仅仅是个开头；未来十年，网货将成为世界的主流。
回溯到工业革命时期的英国，为什么工业革命会发生在那个时期那个国家呢？它是怎样冲破习惯和常规知识的樊篱而达到这种新的生产方式的呢？为什么宋代的中国、中世纪的欧洲、早期的意大利、黄金时代的荷兰没有发生工业革命呢？英国真正为人类做出的最大贡献，是在市场之外，让工厂成为人类第二种商业组织。阿里巴巴在市场、企业之外，让网商成为人类第三种商业组织，网商的地位不亚于工厂的地位。
商务活动是一个复杂的社会活动，商人的成长往往也是一个漫长的苦行之旅。他们不仅需要具备一定的行业知识，有一定的商务运作和管理能力，有一定的生活阅历，具备对客户心理活动的准确把握，如果再理想化一点，还被期望要具备一种在任何社会中都非常稀缺的创业家精神。而所有这些素质，除却那些数量少到可以被忽略的商业天才之外，大部分商人都需要一段漫长的时间去沉淀、提纯，也都需要在商业实务的一次次博弈中，通过多次蜕变才能完成跃升。而互联网和电子商务改变了这个过程：人人都可以成为网商，从博主、中小站长等C2C卖家，再到中小企业，都可以在电子商务的环境下展开自己的生意。
电子商务代表了后工业时代的新商业文明，它的特点是柔性化生产、个性化营销、社会化物流。在以“做大做强”为特点的传统工业化规模经济之外，创造了以“做小做优”为特点的新型工业化范围经济，实现了企业—社会共赢策略的低成本和高顾客价值法则。对于社会组织形态来说，以往兼业是城乡结合模式(农民进城或进工厂以贴补家用)，现在是虚实结合模式，网店兼业成为稳定社会的蓄水池。今天的中国，最有机会率先完成商业生态的进化；就如同工业革命时期的英国。阿里巴巴将参与这个过程，见证一个大国的和平崛起。（完）
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（题外话：终于写完了，非常感谢各位的关注和跟贴，阿里巴巴未来十年要打造的后工业时代的新商业文明将成为大国崛起的一个标志性事件，中国也必然会重新回到世界的中央，但是探讨国家的繁荣和衰退已经超出了本文的范围，留待以后再与各位交流。）
阿里巴巴平台上面的网商经历了三个发展阶段：
一、自然增长阶段（99-04年），网商大多数是单独的个体行为，网商与网商之间的交流比较少。
二、生态自发意识的阶段（04-07年），网商开始自发形成群体，这时候的显著特征是：网上的商盟开始出现，交流日益频繁。
三、生态自为意识的阶段（07至今），随着网商实力的增加，网商群体的影响力逐渐增大，各种类型的网商群体层出不穷，开始形成生态系统。
在自然增长阶段，客户的互联网知识不多，对电子商务不理解，对阿里巴巴的服务接受程度较低。这个时候我们花了大力气来教育、培训客户，让他们明白电子商务的作用。这个过程也诞生了很多电子商务的“奇迹”，一些中小企业依靠电子商务成长壮大起来。
在生态自发意识阶段，使用电子商务的人越来越多，客户与网商数量都迅速增长并且交流急剧增多，需求的多样化催生了大量的应用服务，这些需求开始超出我们所能提供的服务范围。比如网店装修、商标注册、物流配送等等。
在生态自为意识阶段，阿里巴巴开始打造一个开放、协同、繁荣的生态系统。这个系统中最为核心的物种就是阿里巴巴电子商务平台，包括B2B、淘宝、支付宝、雅虎口碑、阿里软件。核心层之外的是：物流配送、广告展会服务、软件IT服务、金融服务等等，再往外是政策、法规、行业、环境等等。这个系统是开放的，任何组织都可以加入，阿里巴巴也在协助各个行业共同开展业务，比如：无抵押信用贷款、物流配送、国际展览产业联盟等。这些行业会逐渐形成电子商务规范，也就是前文所说的“标准”。
==欲知后事，请听下回分解==
摘要：
在本文中，我们研究的从移动设备中使用各种的Yahoo ！ oneSearch应用程序.在2007年下半年一二个月期间，来自20 万英语示例查询所提交的来自美国， 加拿大，欧洲和亚洲用户的查询模式特点。我们研究的查询分布专题类的queries的规律寻找新的趋势。我们比较和对比搜索模式之间的美国与国际的查询，以及问来自不同的搜索界面（ XHTML中/的WAP ， Java，插件，和SMS ）之间的queries 。我们还比较我们的研究结果与以前的研究，只要有可能，无论是确认前结果，或找到在查询中的分布有趣的差异。
关键字：
Mobile query analysis, mobile search, query analysis, querylog analysis, mobile applications, wireless devices, mobiledevices, cell phones, personal devices, oneSearch
正文：
Section1. 引言
无线用户数正在迅速增长，对比日益增长的人口的移动用户，可以预计，通过手机上网的用户也将飞速增长。事实上，我们可能已经进入大规模通过无线手持设备接入互联网的早期阶段。最近，包括电子邮件和地图等互联网应用使用，已日益增长。
前不久看了一些PPT设计方面的文章，感觉这个方面还是有很多知识需要学习，如何把自己想说的表达的更加清楚，让别人能够更好的理解，印象更深刻，需要下功夫去理解和锻炼。
一个好的PPT不仅仅要逻辑清晰，而且要图文并茂，主题突出！看看下面的PPT：
PPT设计缺陷?
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。
有一个卖茶叶蛋的老太太，在前两年股市很火的时候，她的生意很好，炒股的人成天泡在交易所里面，这些人都是她的客户，赚了很多钱。潮起又潮落，股市开始低迷，交易所里面人丁稀少，老太太的茶叶蛋卖不出去了就想闲着也是闲着那就买点股票吧，结果股市抄底了，又赚了很多钱。
这个故事体现了生态系统的多样性：老太太在股市火的时候没有参与股市，但却为股民提供了食物，她对股市这个生态系统是有贡献的；在股市低迷的时候又是她挺身而出，为托市做出了贡献。可以说，老太太对于股市生态系统的繁荣功不可没。
在如今阿里巴巴生态系统中也有很多这样的例子：淘宝网上有专门提供网店装修的人；有推广店铺的淘宝客；有负责联系客户的客服；在阿里巴巴有卖给诚信通会员电话的客户等等，他们都为这个生态系统做出了贡献。电子商务生态系统中必须有各种各样的种群，不同的种群之间要必须做到生态共建、生态共生。
这是一个野狼、羊与草地的故事。在古老的呼伦贝尔大草原上，生长着野狼和羊。野狼以捕羊为生，羊以食草为生。猎人们觉得狼太可恶了，总是在吃羊，就把狼全部打死了。草原上的羊越来越多，直到有一天草地无法养活这么多的羊，草都被吃光了，羊没了食物最后也死光了。这个故事说明：生态链是一个平衡的系统，平衡一旦被打破，生态系统也就遭到了破环。以上面的例子来说，狼的存在使得羊总是要防备袭击，所以它们机敏矫健，那些弱小老迈的羊遭到了淘汰。如果没有狼不停的追逐它们，任由其发展，最终的结果就是草被吃光、生态系统灭亡。
===欲知后文，且听下回分晓===
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
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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