Facebook测试搜索新功能对抗谷歌

Facebook正在测试自己的搜索引擎功能,允许用户直接在应用内发现和粘贴文章链接,减少对谷歌的依赖。此举旨在留住用户在自身生态系统内,并通过原生广告和与发行商合作计划吸引用户。Facebook已索引超1万亿帖子,拥有独特数据优势,可能对谷歌构成威胁。

链接:http://news.163.com/15/0610/09/ARO5JR6D00014AED.html

Facebook正在测试自己的搜索引擎,这个搜索引擎拥有一项新功能,可以让用户发现和粘贴文章相关的链接,而不需要通过谷歌的帮助。这一新功能也是Facebook努力将互联网用户维持在自己生态系统计划中的一个重要组成部分。Facebook的计划还包括阻止互联网用户因为搜索、复制和粘贴来自谷歌的链接等这些可怕的体验而停止他们的移动浏览活动。

如今在美国市场,苹果iOS移动系统的一些用户能够点击一个全新的“添加链接”按钮,该按钮可以让用户搜索他们想从Facebook应用内部分享的链接。关键字搜索会根据他们被分享的可能性来对搜索结果进行分类,并按照优先顺序处理更新的或分享次数多的文章。一旦用户从搜索结果列表中找到了他们想要的文章,那么他们就可以像往常一样发表评论或状态更新消息。

Facebook已经向一些媒体宣称,该公司已经索引了超过1万亿个帖子,以此帮助用户找到哪一个帖子是被分享过的,以及分享这些帖子的用户身份,而这些数据也是谷歌所无法接触的。

整个过程都是Facebook力图让用户驻留该网站这一策略的一部分。Facebook已经宣布了在其消息流中发布原生文章和与发行商分享广告营收的计划。如果Facebook销售一则广告,那么它将只分享30%的营收。为了吸引发行商,Facebook正考虑把在Facebook拥有的新闻网站上销售广告的所有营收都发放给发行商。

如果这种策略奏效的话,那么谷歌必将受到损害。数据显示,目前,从用户花在互联网的总时间来看,约28%的时间花费在Facebook上。如果Facebook的搜索引擎能够满足用户此前通过谷歌搜索网络文章的类似需求,或者是终结用户通过谷歌来搜索网络文章,那么Facebook就有可能获得用户更大的关注。

随着原生广告的发展,谷歌的广告业务面临着越来越大的挑战,特别是在移动业务方面。据市场研究机构eMarketer的数据,2014年,谷歌在移动广告市场的份额从2013年的46%下滑到38.2%,而Facebook的广告市场份额从2013年的16.4%增加到2014年的17.4%。通过让用户更加容易地搜索文章和其他网站并给出相关的评论意见这一方式,Facebook正在打造一个全新的生态系统,正如Facebook所期望的那样,这一生态系统将给用户提供更多继续使用Facebook的理由。

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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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