Yahoo发布比较购物搜索引擎(选择自 godttj 的 Blog)

Yahoo与Google推出比较购物搜索引擎
Yahoo在测试5个月后推出网上商品价格比较搜索服务,结合搜索引擎营销与网上购物优势。比较购物搜索引擎应运而生,Google此前也已推出相关服务。虽比较购物呈增长趋势,但未成主流,其成功依赖技术与网上零售业发展,赢利模式也待探索。
Yahoo发布比较购物搜索引擎

Yahoo在进行了5个月的测试之后,本周推出了网上商品价格比较搜索服务,即比较购物:http://shopping.yahoo.com。将炙手可热的搜索引擎营销和网上购物的优势相结合,帮助人们以最低的价格在网上购买某一商品。

购物者只需在比较搜索框中输入商品名,如"Canon PowerShot A70"(数码相机),结果页面将返回来自284个网上商店的531个Canon PowerShot A70产品的价格、说明、税额、运费、消费者评论,这些信息都是最新更新资料,消费者可以直接在线购买。

据一家调查机构曾作的调查显示,多达40%的搜索者搜索产品或服务。但使用Google或Yahoo这样的综合搜索引擎往往不能确切满足搜索要求。比较购物搜索引擎由此应运而生,据Nielsen统计,使用此搜索的用户指数从2002年的9%上升到2003年的近15%。

与综合搜索引擎的关键词广告相比较,不少商家更愿意去比较购物网站做广告,认为专门的购物引擎比综合搜索广告的效果更好。因此,重量级搜索引擎Google和Yahoo都推出比较购物服务,以争取更多商业机会。

Google的比较购物搜索引擎Froogle.com于去年12月推出。目前Yahoo和Google都还没有明确制定它们的比较购物商业模式,但都会在产品页面上刊登关键词广告。

尽管比较购物处于增长趋势,但还没有成为网络用户的主流购物方式。国内的比较购物网站在1999-2000年曾推出好几家,但今天再看,有的网站运营几乎停滞,更多的则已消失。比较购物网站的成功不仅依赖强大的技术支持,网上零售业的总体发展状况也是决定比较购物生存状态的基本条件;在赢利模式上,无论是向商家收取销售佣金还是刊登广告,或者其它赢利模式,都是值得比较购物网站长期探索的目标。

附:国外知名比较购物搜索引擎(comparison shopping):
www.froogle.com
http://shopping.yahoo.com
www.BizRate.com,
www.PriceGrabber,
www.nextag.comhttp://shopper.cnet.com

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 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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