Web2．0环境下中小企业网络营销方法探讨

Web2．0不只是一个技术术语,它代表的是一个新的网络体系。目前国内中小企业基于Web2．0的网络营销尚属初步应用阶段,本文主要通过对WEB2．0的概念、相关技术以及Web2．0营销内涵的介绍,给出了基于Web2．0的中小企业网络营销方法。     

思科 掘金Web2．0

“网络无所不在，IP无所不在，思科无所不在。”这是思科努力的方向，也是业界对思科美好的期望。[编者按]     

基于Web2．0的题库应用

针对传统的题库并未考虑到学员之间在学习上的协同作用,现介绍了Web2．0的概念和理念,探讨了应用Web2．0的技术和软件,创建信息共享和协同学习的题库系统构架的方法。     

全球Web2．0公司06年融资额翻番

据国外媒体报道，根据市场研究公司VentureOne和国际会计公司安永全球周二公布的数据，全球Web2.0创业公司2006年共获得了8444亿美元的风险投资，比2005年增长一倍以上。     

Web2．0环境下高校图书馆的信息服务

本文论述了Web2．0是一种以用户为中心的网络技术与服务。在Web2．0环境下,高校图书馆可以运用博客（blog）、简易信息聚合（RSS）、维基（Wiki）、标签（Tag）等技术来完善信息服务,实现信息服务的创新,提升高校图书馆信息服务的能力。     

从Web2．0到医疗2．0

张发宝认为全国性的电子病历系统的构建和患友SNS的兴起，将是对传统医疗模式的颠覆性变革。     

UUZONE的关站是否预示Web2．0末日？

2007年2月底，UUZONE突然无法访问。虽然至今仍然没有官方正式宣布的“关站”，但因为至今无法访问，UUZONE本身以及其投资方没有作任何说明，被默认为“关站”。5月15日，UUZONE的全部员工被解散，正式“倒下了”。UUZONE并不是倒下的第一家SNS（socialnetworksemice，社会网络服务）网站。但是UUZONE的倒下，引发了更大的关注。[编者按]     

Web2．0在图书馆网站构建中的应用

传统图书馆刚站存在缺少主动服务、互动服务、个性化服务以及共享难等缺点。Web2．0技术为改进图书馆网站提供了技术支撑。Web2．0的服务形式主要有Blog、WIKI、RSS、TAG、BookMark、WebService等。Web2．0环境下的图书馆网站应满足如下几方面要求：开通图书馆博召,增强交流;利用wiki来构建公众知识库;实施信息订阅,及时传递最新信息;开创大众化tag,方便信息理解;建立个’陀化书签,发抖个性化服务;大力开展Web服务,实现信息共享。     

基于混杂社会网络的个性化Web服务推荐方法

为了缓解Web服务推荐中存在的冷启动和数据稀疏问题,以及满足用户个性化的需求,本文提出了基于混杂社会网络的Web服务推荐框架及算法.该网络加入了服务提供者这一元素,可提供更多的真实信息,有助于缓解冷启动问题.根据提出的服务推荐框架,设计了用户-候选服务信任值预测算法（Computing Trust Value,CTV）,以及服务推荐算法（Recommend Queue,RQ）.在真实数据集上建立实验,结果表明本文提出的方法在预测准确率MAE、RMSE,推荐准确率MAP、NDCG,以及填充率和覆盖率上都有所提高,有助于提升个性化推荐的性能.     

2007年五大科技趋势 Web2．0挑战传统媒体

知名IT专栏作家约翰·德瑞克（John Dvorak）13前对2007年全球IT发展趋势进行了五大预测。[第一段]     

Web2．0的最大弊病：无创新

正如《IT时代周刊》所言，无论什么样的互联网公司，无论它被冠以怎样的“新知识经济”头衔，它都还是一个公司，必须依靠收入来支撑企业的发展（《中国互联网10大创新模式》，“封面故事”．2007年2月5日）。而在当今产业混战的大局丽之下，创新成了必然的选择。我的观点和作者观点较为相似。     

全球首套Web2．0全面解决方案Uspace问世

据悉，日前互联网实验室正在秘密孵化一套名曰“Uspace”的网络软件。     

基于本体的个性化信息推荐系统研究

本文从本体的概念出发,在分析传统信息推荐系统弊端的基础上,将本体与信息推荐系统融合,克服了传统信息推荐技术的不足之处,构建了基于本体的个性化信息推荐系统模型,使文档信息和用户模型的匹配成为了语义层次的匹配,以期能为提高信息推荐系统的精准度提供帮助。     

社会化标签系统中基于本体的个性化推荐方法研究

【目的】捕捉用户兴趣的动态性变化,优化个性化信息推荐效果。【应用背景】高效的个性化信息推荐方法可以根据用户行为特征主动为用户提供合适的信息资源,使信息的获取和利用更加快捷、准确。【方法】以"新浪微博"为例,通过挖掘用户及其关注者的微博数据,提取标签,计算二者兴趣相似度及亲密度,确定用户兴趣标签并优化标签描述,从而构建用户个性化"轻量级"本体,使得语义网资源能够准确地投放到用户界面。【结果】有效缓解了信息爆炸式增长所造成的"信息迷航"现象。【局限】微博数据中的杂音(广告转发、多语言描述)、数据不充分等,可能影响标签提取的准确性。     

Veb2．0时代的平台之争

Facebook的成功，标志着互联网又一次新革命的到来，只有认识到Web2．0的实质，才能乘上时代的大潮。     

Web2．0千军过独木桥用户需求新颖为先

2006年5月28日消息，最近Web2．0涌现出很多新网站，很多是国外有好的项目成功了，马上在国内学做同质网站，这些网站很大一部分没有技术创新，在提供的服务上也鲜有做到本土化的。     

Web3．0：运营商的平台新机会

随着以Facebook、Twitter为代表的交互网站迅速成长和扩张,一个新的概念Web3．0应声而出。Linkedin创始人Reid Hoffman认为,Web1．0是“搜索,找到信息数据”。Web2．0是“真实的用户身份”和“真实的社交关系”,而Web3．0则会是“用户真实的身份和关系所产生的数量庞大的数据”。Web3．0带来互联网用户和数据量的迅速膨胀,     

基于Web使用数据挖掘的个性化推荐系统设计

Web使用挖掘是实现个性化推荐系统的有效途径。通过对网站日志数据进行挖掘发现频繁访问模式,再结合活动用户的访问页面序列来实现个性化的在线推荐。本文从体系架构及功能模块两个方面进行分析,提出了基于Web使用数据挖掘的个性化推荐系统架构。它包括三个方面:数据预处理、频繁访问路径挖掘及在线推荐。     

基于领域本体的个性化推荐在健康系统中的研究

协同过滤技术(Collaborative Filtering)成功应用于个性化推荐系统中,为了用户能更准确地获取信息,提出了利用领域知识进行相似度计算的协同过滤算法,利用用户兴趣与领域本体中概念的映射关系,构建用户兴趣本体,发掘用户兴趣模式,通过融合评分项目相似度和用户相似度的计算,使用户在评分的共同项目很少或为零的情况下也能找到最近邻进行协同推荐.将这一方法应用到某健康系统中进行实验分析,该方法不仅解决了传统的基于项目的协同过滤带来的问题,而且还提高了推荐系统的推荐质量.     

缺乏广告主认可是Web2．0面临的关键挑战

Web2．0进入快速发展期，博客、视频分享、SNS等具有Web2.0特性的网站纷纷获得资本青睐（《创新型时代人人自危 跨国巨头加大广告攻势力保不失先手》，“公司”，10月5号），自2005年4月“土豆网”上线以来．仅一年半时间，国内类似的大小网站数量已在150家左右，悠视网、OPENV、土豆网、我乐网也分别获得数百万美元到上千万美元不等的风险投资。