电子商务中的搜索引擎
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9
与IR相关的eCommerce思路：eFACT
eFACT: Universal Q/A Database
• 目标：Answer any question over web
• 增量式创建一个规模巨大的FAQ库，按主题领 域分类
• 雇用人员在线回答问题，报酬可以是免费享受 这个FAQ服务或者就是现金
13
网络实名（3721）
• 企业购买词语 • 系统建立“词语网站”对应关系 • 查询计费 • 为便利用户，开辟“地址栏”直接服务，
从而不需要显式登上3721
• 在建立起名气和流量之前有一个业务拓 展的learning curve
14
竞价排名（百度，Google）
• 基于搜索引擎的流量所派生的业务 • 基本假设：产品和服务可以用一些词来刻画
• The absence of both fails gloriously (Pets.com, Webvan.com, …)
3
Some Ingredients for a Successful eBusiness Startup (2)
B2C and C2C eBusiness Examples • 对Web信息的搜索与浏览
（例如“鲜花”，“家电维修”），在搜索引 擎上输入那些词的用户有一个%是想购买相应 的产品或者服务 • 向企业宣传这个概念，鼓励他们来“买词”， 例如海尔可能会买“空调”，“电冰箱”等
– 全国有70000多家有一定名气的企业
15
竞价排名
• 一个企业可能买多个词，多个企业可能买同一 个词，可以出不同的价
– FreeMarkets, Commerce One, I2, ... – 我愿意最多出100元买X，但三天后决定，出价吧！
• Full N-to-N eMarketplaces（全方位供销）
Ariba, Dynamix, ...
• Financial Services
Treasurypoint.com, MyCFO.com, ...
17
天网知名度
• 假设：名人、名企业、政府机构，都会 关心自己在网络媒体上的形象
• 广泛收集，针对性过滤（多对多）
– 基本词项加query expansion，以追求高的 “相关性”，例如，“王菲”，“流行歌 手”，“香港”
• 收费
– 征订模式：按月发简报 – 应急服务模式：搞了一场什么活动收集反响18
意的“良师益友”完全一样！
10
与IR相关的eCommerce思路： iSELL
iSELL: Meta Auction eSite（元拍卖） • 目标：The Metacrawler of Web Auction Sites • 用户描述他要卖的东西 • iSELL找到一个（或者多个）最合适的拍卖网站
A: SUN Microsystems
Q: Who is the largest provider of bandwidth for eCommerce?
21
eBusiness Ingredients (3)
But, Better Technology Also Wins • On B2C search-portals:
Google > AltaVista & Lycos > WebCrawler Though WebCrawler was "first" • On licensable B2B search engines: Google-engine > Inktomi & Verity > others though Verity came first
电子商务中的搜索引擎
参考Jaime Carbonell教授的讲义
1
商务应用和模型
Topics Covered
• eBusiness创业的若干要素 • eCommerce的若干创意样例 • 成熟企业eExtension的若干要素 • eBusiness Plan的若干要素
2
Some Ingredients for a Successful eBusiness Startup (1)
• 执行规则
– 如果词X有企业购买，则当用户查询X的时候返回结 果的头几条为出资的企业占有
– 如果词Y没有企业购买（例如“高等数学”），则 返回结果按相关性排序
– 如果企业A, B买了X，且出资A(X) > B(X)，则当用 户查询X的时候，A会排在B的前面
– 计费当用户点击网站链接时发生
16
竞价排名
(e.g. Ch 3-7 of "Intro to IR" + Ch 5-6 of "Web IR" + Ch 2 of "Applied Linear Algebra") “Web-based eCom textbook” • 打印，装订，邮递50本以上；或者发送 单本电子版（通过PDF加电子水印保护）
23
将传统的业务拓展到eBusiness (1)
Q: Who is the largest system integrator for web applications?
A: IBM
Q: Who are the largest consultant for web applications?
A: IBM and Accenture
– 搜索引擎，类似于Yahoo的门户网站，locators, ...
• 在线成交（On-line trading）
– eBrokerages（中介）, eAuctions（拍卖）, eMiniMalls（商城）, ...
• People-to-people
chatrooms, email, instant-messaging, peer-topeer...
– 最相关且新颖的新闻就直接留下，其次的做综述， 其余的就放弃
• 给用户提供表态机会，并利用用户的表态做系 统的自动调整
– 例如，“别再来关于搜狐的消息了”，“别放过关 于新推出搜索引擎的新闻”
• 收入模型：订阅，广告, ...
6
与IR相关的eCommerce思路：ePUB
ePUB: 定制出版（Customized Publishing） • 目标：综合不同书籍的不同部分，提供定
4
与IR相关的eCommerce思路：eCLIP
eCLIP: 适应性电子剪报
• 目标：个性化eNewspaper
(weekly, daily, hourly)
• 用户建立自己的兴趣profile，例如
关心： "finance>eCommerce>technology"
"science>astronomy"
8
ePUB的变形
eBooks: 在线销售eBook内容（例如方正的 Apabi电子书）
• Books, magazines, comic-books, reference, ... • 让读者可以在线全文检索
– Not just title/author as in Amazon
• 只是对下载的内容收费(eArticles, eBooks, eSections of books) ，当然也可以提供纸质 的内容。Pay for what you read (only).
Leabharlann Baidu
– 如果系统已有的答案能和新来的问题匹配，直接给 出答案，否则就发给人员处理，或者将问题整理成
查询送到一个搜索引擎上，给用户返回一些网页
（虽然不是答案，但目前只能这样），过后再通过 email送答案
• Essentially do AskJeeves the right way
• 类似于上交大的“answer machine”，和韩华创
– 卖类似的东西（通过检查用户描述和网站描述的相似 度确定）
– 最好的价钱
• iSELL的metaform自动的连到相关的拍卖网站， 并使其物品在那些网站上列表出现；一旦卖出， 就从所有列表上删除
• iSELL得到售价的一个%以及广告收入
11
与IR相关的eCommerce思路： WebRATE
WebRATE: Rating Service for eSites • 目标：Become Nielsen’s or CU or USN&WR等
网站分析评估机构 • 得到一个网站和其他网站的相似程度, ... • 客户网站为内容评估，访问流量统计等项目付
费 • 也许还可以收取租用费，可用于市场开拓的数
据费 (traffic, stickiness, favorites entries,…)
12
ASP eBusiness: WebMINER
• 合理性：基本假设 + 统计规律 • 用户
– 好，能帮我更快的寻求商品或服务 – 不好，我并不想买东西，只是希望得到相关知识信
息，将那些厂家排在前面，我烦！
• 商家
– 好，比在电视、报纸上做广告还有效（点击了我的 很大一部分就是有购买的意向，我只为点击付钱）
– 不好，谁知道有多少人要上你这里来查我的产品， 还有财大气粗的就要排在我前面！
企业竞争情报系统
19
eBusiness Ingredients
B2B Examples
• 对intranets和企业文档数据库的内容建立索引
– 提供搜索引擎，文本提取等服务（天网SE4Campus）
• 在Web基础设施上的优化
Akamai, 托管（信息、服务器等）服务，“燕捷”
• 供货网络，逆向拍卖（reverse auction）
Q: Who is the largest seller of web-related software?
A: Microsoft
Q: Who is the largest software provider to eCommerce sites?
A: ORACLE
Q: Who is the largest hardware provider to eCommerce sites?
不关心： "sports" "politics>scandals"
关键词项：“ecommerce”，“search engine”， “IPO”（知识产权所有者），
Hubble"
5
与IR相关的eCommerce思路：eCLIP (2)
• 多种新闻来源在收集时分类，然后用用户的 profiles过滤
WebMINER: 提供数据挖掘服务 • 这属于B2B eService，租用，或者咨询 • 基本工作方式是从客户那里下载业务数
据以及一些和挖掘目标相关的属性数据 • 收费：发现的规则，模式，以及被挖掘
的数据量 • 对于流数据的挖掘可以采用“征订模型”
（Subscription model），按天、按月等
• 寻求技术和市场的匹配（match technology and market）
• Great technology without a large market potential fails
• Great market opportunity without requisite reliable technology also fails
20
eBusiness Ingredients (2)
First Mover Advantage Often Wins • Amazon, buy.com > other eTailers • Yahoo > other portals • Ebay >> other auction sites • Dell-on-web > other web PC vendors
制的书籍（教材，手册，等） • 对所有掌握的书籍资源以章节为单位建立
索引 • 让用户免费搜索、浏览、编辑
(利用MMR和综述技术等) • 下载/打印/装订/递送等则要收费
7
与IR相关的eCommerce思路：ePUB (2)
ePUB: Customized Publishing • 为用户装配一本定制的书
22
eBusiness Ingredients (4)
Find New Niche in eEcology（在数字生态 中发现新的生机）
• FreeMarkets in B2B reverse auctions • Treasurypoint/Wisdom: Managing and
optimizing corporate treasuries (ASP) • IBM and BEA in web-based middleware • Dynamix: Generalized trading engine
与IR相关的eCommerce思路：eFACT
eFACT: Universal Q/A Database
• 目标：Answer any question over web
• 增量式创建一个规模巨大的FAQ库，按主题领 域分类
• 雇用人员在线回答问题，报酬可以是免费享受 这个FAQ服务或者就是现金
13
网络实名（3721）
• 企业购买词语 • 系统建立“词语网站”对应关系 • 查询计费 • 为便利用户，开辟“地址栏”直接服务，
从而不需要显式登上3721
• 在建立起名气和流量之前有一个业务拓 展的learning curve
14
竞价排名（百度，Google）
• 基于搜索引擎的流量所派生的业务 • 基本假设：产品和服务可以用一些词来刻画
• The absence of both fails gloriously (Pets.com, Webvan.com, …)
3
Some Ingredients for a Successful eBusiness Startup (2)
B2C and C2C eBusiness Examples • 对Web信息的搜索与浏览
（例如“鲜花”，“家电维修”），在搜索引 擎上输入那些词的用户有一个%是想购买相应 的产品或者服务 • 向企业宣传这个概念，鼓励他们来“买词”， 例如海尔可能会买“空调”，“电冰箱”等
– 全国有70000多家有一定名气的企业
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竞价排名
• 一个企业可能买多个词，多个企业可能买同一 个词，可以出不同的价
– FreeMarkets, Commerce One, I2, ... – 我愿意最多出100元买X，但三天后决定，出价吧！
• Full N-to-N eMarketplaces（全方位供销）
Ariba, Dynamix, ...
• Financial Services
Treasurypoint.com, MyCFO.com, ...
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天网知名度
• 假设：名人、名企业、政府机构，都会 关心自己在网络媒体上的形象
• 广泛收集，针对性过滤（多对多）
– 基本词项加query expansion，以追求高的 “相关性”，例如，“王菲”，“流行歌 手”，“香港”
• 收费
– 征订模式：按月发简报 – 应急服务模式：搞了一场什么活动收集反响18
意的“良师益友”完全一样！
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与IR相关的eCommerce思路： iSELL
iSELL: Meta Auction eSite（元拍卖） • 目标：The Metacrawler of Web Auction Sites • 用户描述他要卖的东西 • iSELL找到一个（或者多个）最合适的拍卖网站
A: SUN Microsystems
Q: Who is the largest provider of bandwidth for eCommerce?
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eBusiness Ingredients (3)
But, Better Technology Also Wins • On B2C search-portals:
Google > AltaVista & Lycos > WebCrawler Though WebCrawler was "first" • On licensable B2B search engines: Google-engine > Inktomi & Verity > others though Verity came first
电子商务中的搜索引擎
参考Jaime Carbonell教授的讲义
1
商务应用和模型
Topics Covered
• eBusiness创业的若干要素 • eCommerce的若干创意样例 • 成熟企业eExtension的若干要素 • eBusiness Plan的若干要素
2
Some Ingredients for a Successful eBusiness Startup (1)
• 执行规则
– 如果词X有企业购买，则当用户查询X的时候返回结 果的头几条为出资的企业占有
– 如果词Y没有企业购买（例如“高等数学”），则 返回结果按相关性排序
– 如果企业A, B买了X，且出资A(X) > B(X)，则当用 户查询X的时候，A会排在B的前面
– 计费当用户点击网站链接时发生
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竞价排名
(e.g. Ch 3-7 of "Intro to IR" + Ch 5-6 of "Web IR" + Ch 2 of "Applied Linear Algebra") “Web-based eCom textbook” • 打印，装订，邮递50本以上；或者发送 单本电子版（通过PDF加电子水印保护）
23
将传统的业务拓展到eBusiness (1)
Q: Who is the largest system integrator for web applications?
A: IBM
Q: Who are the largest consultant for web applications?
A: IBM and Accenture
– 搜索引擎，类似于Yahoo的门户网站，locators, ...
• 在线成交（On-line trading）
– eBrokerages（中介）, eAuctions（拍卖）, eMiniMalls（商城）, ...
• People-to-people
chatrooms, email, instant-messaging, peer-topeer...
– 最相关且新颖的新闻就直接留下，其次的做综述， 其余的就放弃
• 给用户提供表态机会，并利用用户的表态做系 统的自动调整
– 例如，“别再来关于搜狐的消息了”，“别放过关 于新推出搜索引擎的新闻”
• 收入模型：订阅，广告, ...
6
与IR相关的eCommerce思路：ePUB
ePUB: 定制出版（Customized Publishing） • 目标：综合不同书籍的不同部分，提供定
4
与IR相关的eCommerce思路：eCLIP
eCLIP: 适应性电子剪报
• 目标：个性化eNewspaper
(weekly, daily, hourly)
• 用户建立自己的兴趣profile，例如
关心： "finance>eCommerce>technology"
"science>astronomy"
8
ePUB的变形
eBooks: 在线销售eBook内容（例如方正的 Apabi电子书）
• Books, magazines, comic-books, reference, ... • 让读者可以在线全文检索
– Not just title/author as in Amazon
• 只是对下载的内容收费(eArticles, eBooks, eSections of books) ，当然也可以提供纸质 的内容。Pay for what you read (only).
Leabharlann Baidu
– 如果系统已有的答案能和新来的问题匹配，直接给 出答案，否则就发给人员处理，或者将问题整理成
查询送到一个搜索引擎上，给用户返回一些网页
（虽然不是答案，但目前只能这样），过后再通过 email送答案
• Essentially do AskJeeves the right way
• 类似于上交大的“answer machine”，和韩华创
– 卖类似的东西（通过检查用户描述和网站描述的相似 度确定）
– 最好的价钱
• iSELL的metaform自动的连到相关的拍卖网站， 并使其物品在那些网站上列表出现；一旦卖出， 就从所有列表上删除
• iSELL得到售价的一个%以及广告收入
11
与IR相关的eCommerce思路： WebRATE
WebRATE: Rating Service for eSites • 目标：Become Nielsen’s or CU or USN&WR等
网站分析评估机构 • 得到一个网站和其他网站的相似程度, ... • 客户网站为内容评估，访问流量统计等项目付
费 • 也许还可以收取租用费，可用于市场开拓的数
据费 (traffic, stickiness, favorites entries,…)
12
ASP eBusiness: WebMINER
• 合理性：基本假设 + 统计规律 • 用户
– 好，能帮我更快的寻求商品或服务 – 不好，我并不想买东西，只是希望得到相关知识信
息，将那些厂家排在前面，我烦！
• 商家
– 好，比在电视、报纸上做广告还有效（点击了我的 很大一部分就是有购买的意向，我只为点击付钱）
– 不好，谁知道有多少人要上你这里来查我的产品， 还有财大气粗的就要排在我前面！
企业竞争情报系统
19
eBusiness Ingredients
B2B Examples
• 对intranets和企业文档数据库的内容建立索引
– 提供搜索引擎，文本提取等服务（天网SE4Campus）
• 在Web基础设施上的优化
Akamai, 托管（信息、服务器等）服务，“燕捷”
• 供货网络，逆向拍卖（reverse auction）
Q: Who is the largest seller of web-related software?
A: Microsoft
Q: Who is the largest software provider to eCommerce sites?
A: ORACLE
Q: Who is the largest hardware provider to eCommerce sites?
不关心： "sports" "politics>scandals"
关键词项：“ecommerce”，“search engine”， “IPO”（知识产权所有者），
Hubble"
5
与IR相关的eCommerce思路：eCLIP (2)
• 多种新闻来源在收集时分类，然后用用户的 profiles过滤
WebMINER: 提供数据挖掘服务 • 这属于B2B eService，租用，或者咨询 • 基本工作方式是从客户那里下载业务数
据以及一些和挖掘目标相关的属性数据 • 收费：发现的规则，模式，以及被挖掘
的数据量 • 对于流数据的挖掘可以采用“征订模型”
（Subscription model），按天、按月等
• 寻求技术和市场的匹配（match technology and market）
• Great technology without a large market potential fails
• Great market opportunity without requisite reliable technology also fails
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eBusiness Ingredients (2)
First Mover Advantage Often Wins • Amazon, buy.com > other eTailers • Yahoo > other portals • Ebay >> other auction sites • Dell-on-web > other web PC vendors
制的书籍（教材，手册，等） • 对所有掌握的书籍资源以章节为单位建立
索引 • 让用户免费搜索、浏览、编辑
(利用MMR和综述技术等) • 下载/打印/装订/递送等则要收费
7
与IR相关的eCommerce思路：ePUB (2)
ePUB: Customized Publishing • 为用户装配一本定制的书
22
eBusiness Ingredients (4)
Find New Niche in eEcology（在数字生态 中发现新的生机）
• FreeMarkets in B2B reverse auctions • Treasurypoint/Wisdom: Managing and
optimizing corporate treasuries (ASP) • IBM and BEA in web-based middleware • Dynamix: Generalized trading engine