人力搜索的未来

仅仅发布一年多,Mahalo 就让“人力搜索”这个词变得流行。有不少公司这样定位自己,他们中有不少很草台,所以,人力搜索的门槛并不高。本文分析了人力搜索的利与弊,它们使用的不同战略,以及人力搜索的未来。

新瓶装旧酒?

Mahalo 发布初期,人们的直觉是,这是不是新瓶装旧酒?甚至在 Internet 还没诞生之前,传统出版商就在从事人力搜索了,那时叫目录。人工编辑在某个特定的主题下工作,他们产生的专家内容后来被 Google 搜索,这叫长尾出版,媒体业中传统而缓慢增长的部分。

然而,由人工而不是软件推动的 Internet 可行吗?

三个可行和两个不可行的理由

很多人强掉人工比软件做得更好,有三个理由:

  1. 垃圾信息控制:即使是最狡猾的垃圾信息,人类也可以很容易辨别。
  2. 重复信息控制:网上有大量重复信息,这很浪费时间。
  3. 歧异辨别:计算机即使使用非常昂贵和复杂的程序也未必能分清"Apple"到底指的是一种水果,还是一家公司。

两个反面理由:

  1. 你很难说服人们放弃 Google,除非你在所有搜索领域都做得比 Google 好,只在某些话题上提供比 Google 好的结果并不起作用。
  2. 作为通用站点,你未必赢得用户,如果用户需要去一些他感兴趣的某个领域的站点,他会通过 Google 找到这个站点。

三个正面理由并不比这两个反面理由更有力,后两个理由完全可以把用户挡在外面。

花钱买内容?

Mahalo 出钱让用户提供内容,意味着他们可以控制搜索结果的质量,而这需要大量的钱。Mahalo 很有钱,其它任何竞争对手都不可能复制这个模式。因此,Mahalo 在正式起飞之前已经做足了文章。Mahalo 是私人性质的公司,我们不知道它什么时候可以赢利,或者,在目前的经济环境下是否有可能赢利。当前的大环境下,如果 Mahalo 没有一个清晰的赢利路线,没有人会买它。

让社区创建内容?

绝大多数公司会选择让社区创建内容,最典型的例子是 Wikipedia。你如何才能得到比 Wikipedia 更好的内容?如果不能象 Mahalo 那样出钱,你如何鼓动人们为你创建内容。Google Knol 的方法是在 Knol 中使用 Adsense 广告并让作者得到收益。然而 Knol 的市场前景仍不清楚,如果 Google 赢不了,其他人又如何能赢?如果 Knol 的竞争对手也学习 Knol 通过 Adsense 让作者获利,他们的利润空间显然要比 Google 低。

竞争对手们

另一家被栓上人力搜索标签的公司是 Wikia,由 Wikipedia 的创始人 Jimmy Wales 投资创建,他们的内容由社区创建,但好象有全职管理员管理。

Squidoo 看上去很草台,很难说它能否吸引用户。看它在 TradeVibes 的表现,和其它那些小 Wiki 公司没有什么区别,Wiki 现在已经不新鲜了。

About.com 几乎是这个行业的鼻祖了,现在属于 New York Times。据观察,About 是除了 Wikipedia 之外另外一个提供大量知识的搜索引擎。按他们目前的运作,应该是很赚钱。所以,Mahalo, Wiki 以及其它人力搜索引擎应该有比较光明的前途。

本文国际来源:http://www.readwriteweb.com/archives/human_powered_search.php
中文翻译来源:COMSHARP CMS 官方网站

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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