SNS死在中国

本文探讨了SNS在中国面临的六大挑战,包括用户信任缺失、安全问题、场景限制等,并提出了创新、整合、多元化等八大发展方向。
导读:Facebook成功的掀起了全球的SNS狂潮,中国的SNS经历了08年SNS的高潮,09年的潮落,10年SNS逐渐开始走向没落,特别是09年微博的掘起,让更多的用户留在了140字文化,而SNS在中国用户的影响力逐渐减小,而Facebook流量超越google,让国内的SNS与国外的形成了强有力的对比。以开心网作为SNS的首批掀起SNS狂潮的代表已经逐渐裉去了光环。



为什么SNS死在中国?


1. 用户(群组、好友、个人中心)

SNS:Social Network Software,社会性网络软件,依据六度理论,以认识朋友的朋友为基 础,扩展自己的人脉。并且无限扩张自己的人脉,在需要的时候,可以随时获取一点,得到 该人脉的帮助。SNS基于用户,发展于用户,SNS永远围绕着用户展开行为,用户的行为、隐 私等都将成为用户在SNS上的停留的关键。前几天Facebook推出Groups功能更是基于用户的 基本上出发,该功能允许用户将好友添加入群组,更方便用户之间的沟通交流。说明SNS永 远是从用户出发。而很多虚假用户已经沾污了这个关系维持体。

2. 安全

人与人交流存在着安全问题,账户安全、隐私安全等都是SNS需要重点维护的对象,谁也不 想收到莫名的骚扰电话,更不愿意将自己的个人信息全部展示给不认识的人看,这也是为什 么人人获得软银4亿美元投资后很多的用户离开SNS的原因。SNS网站要给用户予安全感才可 以让更多的用户停留在网站上,哪怕是实名,用户还是愿意交给网站,别让用户有危险。

3. 场景

还有多少用户会半夜起来偷菜?我相信很多用户已经逐渐的离开SNS。以前进办公室第一件 事是打开网站,开始收菜,开始停车位。当网站对于用户的使用场景有局限时,SNS也受到 了制约。SNS如何快速的溶入中国用户的网站场景这将是越来越多的SNS要求考虑的。别让SNS死在PC上。

4. UGC(用户创造内容)

死在重日志、相册等,门槛较高的UGC上用户创造内容,这对于SNS网站来说是吸引用户停留在网站的一大因素。你会发现很多SNS的 用户的内容大多来自于转载,而对于真实内容的创造显的微乎其微,重日志、相册等都将在 SNS中死亡,因为博客已经有这些功能了,SNS更多的是将用户的行为简单化、便捷化、人性 化、个性化。别让用户有过高的UGC门槛。

5. 关系

SNS基于六度理论,关系将是SNS走向的决定因素,同时也是反应当前用户社会关系的一个准 则。在这越来越自我的年代,SNS成为新的关系维护另一利器,不再靠电话,不再靠见面来 维持二者的关系,同时也是拓展自己关系的另一途径。互联网时代造就了六度理论的环境,而中国SNS却将它复杂化,异常化了。

6. 应用

争车位、买房子、咬人……这类应用已经成为SNS网站最基本的应用了,如何介入第三方开 发应用。插件将会成为另一个发展方向,但没有像QQ这样客户端做支撑时,插件功能如何在 网页中显示将会影响SNS发展方向。应用只是维护人际关系,拓展人际关系的一种方式,是 一种手段。扪心自问,中国又有多少个创新的应用?

总结:

1. 得关系得天下;2. 高市场成熟度,必须复杂的事情变简单;3. 专业化市场必然 有存在的价值;

中国SNS发展方向:


1. 创新

抄袭已经成为中国SNS的一大代名词,如何摆脱其它SNS的奶影,创造出属于中国自己风格的 SNS。创新,这个在互联网永恒的主题同样适合用于SNS,创新并不代表着改变什么,而是更 多的是适合中国用户的习惯。

2. 整合

中国互联网注定需要整合,利用资源进行相关方面的整合,SNS同样逃不了这样的命运。与 电商、品牌商的整合都将是SNS发展之道,同时也是SNS盈利的方式之一,游戏同样也是SNS整合的一个方向,SNS是一个简单的人际关系维护工具,而整合理多的是满足人际关系的拓 展,不违背初衷,更代表深远。

3. 多元化

SNS用于PC端已经不足为奇,平板电脑?手机客户端?这将是SNS拓展的新方向,国内的众多 的SNS网站都推出了自己的手机客户端,就是为了满足用户多元化的需求,”桌面客户端+手 机客户端+Wap+Web”一个也不能少。

4. 品牌化

Facebook成为了一个品牌,围绕着这个品牌前段日子说出手机,这就是品牌效应,国内还没有一个SNS网站可以称之为品牌,这是中国SNS的失败,同时也是发展方向,因为没有一家企 业专注于去做SNS,在没有做好自主品牌时就想着去做多元化,结果可想而知。品牌化,将是中国SNS重点打造的一个方向。

5. 着陆点

为SNS网站注入核心价值观,成为“着陆点”!SNS的“着陆点”是什么呢?所谓“着陆点” 其实就是一个SNS社交网站的建站基础,是整个网站的核心。2010年初以来,国内SNS社交网 站用户注册数量进入平稳增长时期。相对于前两年的“激情燃烧的岁月”,SNS社交网站或 许会有些失落。在平稳的时代找到一个“着陆点”,给用户一个新的SNS。

6. 简、易、便

SNS不是博客,但很多用户反馈SNS还是不够简、易、便。操作不简单,使用不容易,便利的 速度没体现出来,造成很多用户已经逐渐开始远离SNS。一款产品的好坏都取决于用户,用 户对于产品的功能足够时只希望更加简单、容易、便捷。

7. UI(界面先行)

看着国外的SNS,再看看国内的SNS,对于色彩的调控确实可以明显的感觉出区别,UI的第一 印象已经超越了产品本身。给用户一种舒适感,给产品一个新的感觉,给用户一个新的感觉 ,同时也不厌烦,UI任重而道远。

8. 聪明的不一致

“好的创新”(Creative Good), 把这叫做“聪明的不一致”:确保流程的每个页面都给用户提供他在流程中的那个位置所真正需要的东西。只因为了和网站的其它部分保持一致,加入多余的导航因素,是很愚蠢的。应用环境胜过一致性,别让原始的框架盖住了你的创新。

做会跳舞的大象是众多企业的梦想。SNS哪个是大象?又哪个可以跳舞?人人只有广告没有 电商,开心有付费应用但又有多少用户买单?QQ依旧魅力不减。但可以确定的是SNS终究死 在中国,不是被对手扼杀而是自己走向灭亡。Facebook还在不断的向前迈进,而国内的SNS 斗争还在继续。

不要勉强留住用户。如果他们要离开,就让他们带上在你网站创造出来的全部内容,然后自由离去。必须敞开粮仓,集中精力留住客户,所以他们愿意回来,而不是因为被门卡住了才不得不回来。

不要用“测试版”作替罪羊。怪google等公司造成了类似问题。 现在,用户已经被大量的 研发人员训练出来了 ,他们认为所谓 “测试版” 其实并不真正意味着什么。大胆的去做, 大胆的去想,让用户去批评吧,不然你的产品永远死在“测试版”。

SNS的战火还在延烧,这场“战争”的死者已不计期数,要嘛就快点死亡,要嘛就赶快醒来 。我是个不喜欢SNS的用户,但我不排斥SNS,但不希望中国的SNS永远只是昙花一现。大胆 的去设计,大胆的去做吧。

以上仅代表个人观点,不代表任何感情色彩去抨击任何一个SNS网站。只是中国的SNS不论是抄袭还是创新,只是希望做出有自己特色的产品,属于自己的一个SNS产品。
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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