Jul 23
09年7月中旬，腾讯的购物返利站点正式推出内测版本，地址：http://fanli.qq.com/
目前看来以集合B2C站点购物资源为主，包括当当网、京东商城、凡客诚品等16家网上商城购物，推出购物返利的活动，并且针对QQ会员级别不同，给予更多的返利优惠或者优惠卷等等。
积分可购买腾讯业务，累计满50元（即5000个积分，1个积分可兑换人民币1分钱），可兑换为现金（收到第一笔返利积分的一个月内兑换现金无此限制）。
为了显示公平，腾讯特别声明在这个返利网站并不自己销售商品，只是将其他的网站商品进行展示和引导
Jul 18
从今天起，张白打算开始温习那个曾经创造收视奇迹的美剧《the Apprentice》～
大学的时候，第一眼看到这部片子，就超喜欢了，跟了7季，估计金融危机这两年Donald也不太有闲钱继续拍了，干脆重新翻出来再温故一遍～
顺便补上笔记
S01E01
由于是第一集，这集的1/4的时间都在介绍剧集的来由、Donald的背景，以及～各位来参赛学徒的精英身份。。。
终于开始正题了，第一季里面竞争者们被分成了男队和女队。
Omarosa，那个在后面某季里面再次参赛的黑人姑娘，非常抢风头的首先站出来“organize”她的队友。非常自我强势的一个人，从她的经历中也可以得到这种举动的支持。一般“精英”分两类，一类是所谓的富二代，有钱的爹娘给钱上大学读MBA，简单的开公司当老板，实现自己的“精英”梦～另一类是白手起家，自己挣来的“精英”头衔。Omarosa先不说她到底是不是精英，不过她从小靠政府资助长大，必然具备了坚韧的意志力，在面对这些竞争者时 Read the rest of this entry »
Jul 18
转自：云科技
本周初，Twitter公司的一些内部资料被透露给了媒体，而媒体在获得了Twitter的许可后，公布了这些资料中的一部分。如下是精彩摘要：
2009年2月25日的一次战略讨论会议，提出了一些Twitter的战略目标，其中包括“成为第一家用户数达10亿的网站”。“如果我们有10亿用户，那么我们就能成为这个星球的脉搏”。Twitter的高管称呼自己为“神经系统”，而不是“预警系统”。
从2月到现在，Twitter的美国用户由400万增长到了2000万。从这个数据可以看出，Twitter的高管是多么激进。
Twitter对自己的定位也有争议。提到的说法包括：Twitter发现并分享当下正在发生的事实；Twitter让你更聪明，更快捷，更有效，更有力！
大多数透露出来的资料都显示，Twitter高管大部分时间都在思考如何跟Google和Facebook作战。在2009年3月13日的讨论是否跟Google达成一场搜索协议时，有人说：“在搜索优质Tweet上，Google比我们强太多”。
在5月7日的一次会上，讨论是否把Tweets共享给所有搜索公司以扩大Twitter的影响力和传播渠道时，明显抱有对Google的谨慎：“我们在玩火啊，谁都知道Google在做一个跟我们有直接竞争的产品”。
但在接下来6月9日的一次会议上，与Google的合作又取得了进展。他们认为“和Google一段时间的合作是有必要的，前提是用我们的参数体系”。同时，他们认定，“要使Twitter自己的搜索结果页面比Google的页面质量更好”。 Read the rest of this entry »
Jul 18
读写网的翻译真快。。。转自读写
最近即时搜索火得一塌糊涂。所有人，包括微软和Google，都已经意识到通过可靠联系人进行搜索过滤的价值所在。过去的社交搜索（social search）现在被人称为即时搜索。但这次是真的，并且即时搜索首先会出现在Twitter等社交网站中，然后会遍及整个互联网。
而我们需要的就是社交相关度排名（Social Relevancy Rank，SRR）。也就是说，每当我们在搜索时，搜索结果并非按时间排序，而是根据SRR，和你关系近的人排名靠前。如何做到这一点呢？可以像网页排名（PR）那样找一个公式。
有一个想法不错，不知道为什么Twitter还没实施：在搜索时，把你跟踪的用户的内容显示在搜索结果前面。比如当你搜索“Wilco”时，搜索结果按时间排序。这真离谱，这些人你都不认识。但如果这些结果来自你认识的人呢？你会发现很多有用的东西。
目前，这一点Twitter做不到，但FF可以。FF搜索可以根据用户的社交网络进行过滤和排序。FF做到这一点不难：首先，它知道你在乎谁；其次，它可以把高级feed搜索技术应用于用户的社交网络。
看上去很美，但并非那么完美。当你搜索某些关键词时会一无所获。原因很简单：你的好友不可能通晓一切话题。这是一个数据稀缺问题：可靠的建议总是有限的。
为了解决数据稀缺问题，我们需要更多数据。方法之一就是纳入其它可靠的信息来源：比如那些你没有跟踪而你的好友跟踪的用户，亦即次级好友（或好友的好友）。有人可能以为来自好友的好友的建议不可靠，但根据小世界效应（又称六度分隔理论，指世界上的每个人之间都可以透过很短的社会关系链联系起来。），他们提供的信息也同样具有价值。
另一个办法就是纳入那些和你趣味相投的人。该法在垂直搜索里非常常见，其缺点是计算复杂，耗费时间。
除了社交网络中的“二级好友”和趣味相投者之外，社交相关度排名还可以把影响者排在前面。在数据稀缺的情况下，这些影响者有众多跟踪者，比一无所知的人更有可能给你提供有价值的信息。
世界上本没有完美的事物。甚至PR也不完美，但我们都在使用，而且认为它有用。就像PR在网络搜索中扮演的角色一样，SRR也会帮助我们从滔滔不绝的信息流中发现有用的价值。
社交相关度排名梯度表（纵坐标为相关度），从低相关度到高相关度依次为：普通大众（聚合）->影响者->好友的好友->趣味相投者->好友和跟踪对象
SRR还将改变整个互联网。现在的搜索结果都是根据相关度和新颖度进行自动排名的。一旦加入了SRR因素，搜索结果将按照社交相关度进行排名。
Jul 17
转自：读写网
Google如果想整合全球信息的话，就要有超前意识。今天Google研究团队重点宣布了七位学术研究者，他们的工作拓展了Google的想象力空间。
Google大学关系（University Relations）部成员Juan E. Vargas称，参赛者向Google大学研究奖（University Research Awards）提交的项目达到了空前的数目。他重点介绍了7个项目，Google认为这些项目可以让世界和Google事业更上一层楼。
以下就是简介：
Thomas Funkhouser，普林斯顿大学，项目内容：寻找方法，通过Google街景（Street View）数据为城市自动建造带有语义标签的、内容详细的、惟妙惟肖的三维模型。Funkhouser的研究完全和三维
搜索有关，可以帮助促进物联网（internet of things）的研究。
Michael Wellman，密执安大学，研究项目：一款模拟广告拍卖的游戏，让人们可以从竞标者战略中学到经验。
Adnan Yahya，巴勒斯坦勃菜特（Birzeit）大学，研究项目：解决人们在分析和搜索阿拉伯文字数据时遇到的问题。他从本地新闻入手。
Allison Druin，马里兰大学，研究项目：《当孩子搜索时：理解他们通过Google在做什么，能做什么》。该项目旨在帮助5-13岁的孩子更好地在网站上找到他们想要的东西。
Shree Nayar，哥伦比亚大学，研究项目：向全球贫困地区的儿童发放照相工具。帮助他们学习一些科学知识和照相机知识，从而可以上传照片到Picasa，艺术、科学、同情，一个都不能少。
Bernt Schiele，德国达姆施塔特工业大学(Technische Universität Darmstadt) ，他是一个喜欢可穿戴式计算机和传感器的极客，研究项目：找到一种可以测量图片内部距离的方法（自动完成+简单人工干涉）。
Michael Franklin，加州大学伯克利分校，研究项目：建立一个框架，可以测量不同数据之间的整合度。
（编译：pestwave）
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