企业在新浪微博中是如何使用的，是很多朋友希望了解的问题。此次新浪微博商务部企业研究小组针对这一问题对企业微博做了一些研究。针对新浪微博中企业微博总体和一些特定行业的发布规律进行了一定的总结和整理，提出了对企业的发布建议。 新浪微博企业微博整体发布规律 1、 企业青睐周一，但用户在周三、周四更活跃 周一、周二反应冷淡：用户往往面临比较大的工作压力，心理处于紧张期，对于企业微博的反馈并不是非常积极。 周三、周四互动最集中：用户进入一周的稳定期，对于微博的反馈积极性有明显的提高。但是企业目前对于这两天的利用不足，发博比例偏低。 周五、周六、周日用户更活跃：用户处于对周末的期待中，相对于评论而言，更乐意进行简单的转发。 2、 工作日下班后的时间段(18点-23点)营销价值大，企业需关注 上午9～11点、下午2~3点互动性不高：企业发博量非常集中，但此时用户多忙于工作，参与度并不高。 晚间18点~23点用户互动的热情高涨：但企业微博发布的内容量急剧减少。18点~23点是企业可开发的时间段 3、 企业应利用好周末午饭和晚饭前后的零碎时间段 周末午饭后(1～2点)和晚饭前后 (5点～8点)的用户互动更加积极：这两个时间段用户转发和评论都比较积极; 周末的11点之后仍是用户积极互动的时间：由于周末休息较晚，11点之后企业微博仍然可以获得较多的用户反馈。 教育企业微博发布规律 1、 加强利用周三、周四的高反馈区间 www.yixieshi.com 周三、周四用户更加活跃：由于教育类企业受众的特性，周三、周四是活跃的时期。 周日、周一用户反应平淡：周日用户面临准备上学或者上班的压力，与教育类账号互动较少。而周一的忙碌也造成用户的互动性较低 2、 工作日-晚间时段利用不足 互联网的一些事 白天发博集中但互动效果不强：教育类企业特别偏好在白天发博，尤其是早间9点和下午2点刚上班的时间段，但由于用户处于学习或工作中，反馈的效果不好 互联网的一些事 17点~23点用户互动强烈：17点之后教育类微博的受众放学或下班，有比较强烈的互动欲望。但企业却较少发布内容，这段时间需重点利用。 互联网的一些事 3、 周末 – 下午5点被过度开发 互联网的一些事 下午5点发布过于集中，开发过度：虽然下午5点左右用户反馈效果较好，但企业在该事件段的发博过于集中，单条效率不高。 周末互动情况比较分散，夜间互动更强：周末由于用户作息时间变化等原因，互动普遍不是很高且较分散。14点、19点和21点-2点互动性较高，可供开发。 www.yixieshi.com 网购企业微博发布规律 互联网的一些事 1、 周四是网购企业的黄金时间点 互联网的一些事 周四互动性最强：用户在周四对于网购类微博的互动热情尤为高涨，可能是受即将到来的周末的刺激。 周一到周三用户不够活跃：建议企业在周四进行更多的营销活动，将前半周的发博量转移一部分到后半周 2、 工作日 – 午间网购信息得到更多关注 www.yixieshi.com 13点到15点用户更关心网购企业发布的信息：午休是工作中的用户休闲的时间，对网购信息比较关注。 10点到11点，用户忙于工作无暇留意网购信息：企业发微博的重心在上午10点～11点，这个时间段用户往往忙于工作，无心关注网购。 互联网的一些事 3、 周末 – 中午和夜间的高峰期均有待开发 午间的互动高峰提前到12点~13点：的周末的午间同样是一个互动高峰期，但出现的更早，在12点到1点期间 凌晨12点网购热情再次点燃：凌晨12点的高峰期反馈量也午间相当 企业应把握这两个时段：但这两个高峰期间，企业的发微博量均较低，潜力有待开发 汽车企业微博发布规律 互联网的一些事 1、 周四营销效果特别好 周四用户反映热烈：汽车企业微博在周四的反馈效果显著高于每周其他时间段。 互联网的一些事 2、 工作日 – 18点后进入反馈高效期 www.yixieshi.com www.yixieshi.com 18点以后进入用户反馈高峰期：自下午18点后，汽车企业的发博量逐渐减少，而此时用户的互动积极性正进入一天的高峰期。企业需要将上午的发博量调整到下午及晚间。 www.yixieshi.com 汽车用户夜晚保持较高活跃度：从18点到凌晨都还有较高的互动性，这是和其他行业不一样的地方 互联网的一些事 3、 周末 – 下午6～8点利用不足 晚间18点~凌晨2点用户反馈较高：但企业发博比例低，反馈效率可以进一步挖掘。 下午时光可以更好的利用：15点~17点用户有较好反馈是周末供可待开发的时间段，转移平时的发布压力 地方商户微博发布规律 1、 网友在周末的时候更加需要地方商户的信息 www.yixieshi.com 互联网的一些事 周末是地方商户需要基于更多重视的时间：用户在周末对地方商户服务的需求强，因此不同于其他行业，地方商户类微博在周末、特别是周六能够获得更多的反馈。 企业目前意识较薄弱：目前企业还是将更多的精力放在了工作日。周末的价值需要引起地方商户类企业的重视。 2、 周末 – 商家应该关注7点之后的互动 晚7点后用户的互动热情进入高峰期：一直持续到零点左右。商家应该更好的利用这个时间段。 金融企业微博发布规律 1、 周二和周四分别是评论和转发的高峰期 互联网的一些事 金融类企业目前发博周间分布的比较合理，基本和用户行为相匹配。 周二和周四分布是评论和转发的高峰期：企业可以适当将周五的发博转移到周四。 互联网的一些事 2、 工作日 – 上午10点~11点用户最活跃 上午10点～11点是全天用户互动倾向最高的时间段：企业应重视这个时段的更新和维护 互联网的一些事 金融类企业可以将上午9点和下午3点的发博适当后延：能够更好的发动用户参与互动。 3、 周末 – 15点的利用不足 互联网的一些事 15点以后的时间应被金融企业重视：周末企业发博集中在上午，对于下午时间段，尤其是3点的利用不足。 研究说明 –在A点，企业发博的比例>转发/评论率的比例，说明该时间段企业发博效率低，建议减少发博量; –在B点，企业发博的比例<转发/评论率的比例，说明该时间段用户互动性强，企业发博效率高，可以适当增加发博量; 指标说明 为了剔除粉丝规模对于反馈数量的影响，用转发率和评论率代替转发量和评论量 –转发率=单帐号的转发数量/该帐号粉丝数量 –评论率=单帐号的评论数量/该帐号粉丝数量 数据采集方法 企业整体样本量：120+ www.yixieshi.com 各行业样本量：40～60 数据采集区间：2个月本文链接：http://www.yixieshi.com/pd/7670.html[查看全文]
陈泽天：
1.基础的价值观不同，甚至可以把一切问题归咎于这个价值观。
- 百度百科本质上是一个商业产品，服务于百度公司的利益分配；而维基百科是一个公益产品，不屈服于金钱和政治，拒绝广告，条目遵守的版权协议使得条目接近于公有领域。商业产品需要金钱，金钱需要靠流量获得，流量要足够的条目支撑，因此百度百科才能来者不拒。实际上，百度百科的很多条目是难以写成”百科全书式“的条目的（互动百科更差），这在一定程度上也冲淡了百度百科的整体质量（换个说法，如果把百度百科里80%的劣质条目删去，百度百科看起来还是挺不错的）。
- 商业产品比较好的一点是，赚到了足够的钱就有能力去推动产品改进、吸引用户眼球、开展各式各样的活动；相比起来维基百科的改进（这点不仅是金钱的原因，也有维基计划涉及270多个语言版本的维基百科和其他维基姊妹计划，牵一发而动全身）和活动（官方活动仅仅每年一次的维基媒体大会，但是去讨论，不是去旅游；民间活动的话完全是自发组织）看起来就寒酸多了。可惜的是，百度百科的编辑平台搭建仍旧远远落后于维基百科的mediawiki系统。因为改进用户体验并不会直接有金钱入账，改进的动力并不是很大。
- 这样的价值观不纯粹怪罪于百度，百度只是利用了整个中国大陆这种甚嚣尘上的、看起来让人所不齿却人人追逐的价值观而已。当然，百度利用搜索引擎的便利，和政府一道把互联网变成中华局域网或百度局域网，这点就的确是百度文化的问题了。
- 忘了很重要的一点，维基百科是做一部“网络百科全书”；百度百科是做一部“网络内容大全”。请注意区分这两者的概念。过于短小的词语解释，维基百科是不收录的，这个任务由其姊妹计划维基辞典来担当。而百度百科意在作为对搜索引擎的补充，用于回答百度知道和百度贴吧以外有关what is something的问题。这一点是我几年来对百度百科认识最大的转变。不能说哪个好，哪个不好，因为它们服务于不同的受众，着重点是不一样的。维基百科永远不会去收录xx大学某个不知名教授，某个极度无聊的网络小说，但这并不表示这些内容没有受众需要；而百度百科正是提供这种需要的一个场所。虽然百度百科号称“全球最大的中文百科全书”，但实际上那只是一个口号而已，其真正的目标是变成一个互联网工具，什么都能找到的互联网工具。
- 中文维基百科的质量是由这个链接所给出的方针所保证的：http://zh.wikipedia.org/wiki/Wik ... 8%E5%88%97%E8%A1%A8 但是百度百科有了这些方针就能做的跟维基百科一样好吗？能够一条一条贯彻执行吗？遇到侵权内容能够迅速通知编辑者改善吗？能够勇敢地删除广告条目吗？能够在条目内容忍对自己产品的批评吗？我认为在百度公司或者大多数百度百科编纂者的骨子里是没有这种想法和决心的。
2. 所处背景的不同：分成两部分来说，产品所处背景和用户所处背景。
- 维基百科的大部分服务器位于著作权保护苛刻的美国，虽然可能是道德、但更多的是法律约束，使得维基百科对版权的把握极度苛刻，这在一定程度上影响了条目数量的发展，但也保护了条目质量的提高：基本上任何一个条目的任何一句话都需要从编辑者的脑子里蹦出来，从键盘上敲出来，而不是简单的C+V，因此参考资料的加入是必要的，而不是可选的。
- 维基百科的用户位于全球，但如果要和百度百科有可比性的话，我们不妨拿中文维基百科来做比较。中文维基百科的编者大部分位于台湾、香港、澳门、大陆以及东南亚和欧美。这些用户接受不同文化背景的教育，不同的观点能够有机会交织融合，在维基百科的中立性原则之下，可以得出对一个条目较为全面、客观的评价；而百度百科的编者大多数来自中国大陆，他们接受类似的教育，形成类似价值观，同时能够参考引用的资料也大多数限于国内或者“国家允许”的国外网站（但不否认，百度百科有一些很好的条目，甚至要超过中文维基百科；但这种条目的编辑者少之又少；他们既然有较宽广的视野，能够接受不同背景的信息，也容易认同维基百科的文化；这种编辑者往往也同时活跃在维基百科）。
- 这些用户所处的背景也往往是形成他们价值观的原因。中国大陆的多数用户对版权保护的意识相对淡漠，更加注重对物质的追求而忽视精神道德的力量。
- 用户价值观和所处背景的不同也决定了不同的审核机制：维基百科使用善意推断，不对用户的编辑做审查，认为用户的本意都是好的，大部分编辑会经过同样也是普通用户的巡查员和回退员的巡查以消除破坏和侵权；同时任何用户都可以回退破坏。而百度百科的审查是强制性的，仅仅由百度的工作人员来操作的，其审核的细致程度根本无法与维基百科匹敌。维基百科的编辑者仅仅靠兴趣、爱好、道德、荣誉来维持整个社群的运作；而百度百科社群掺杂着积分、奖品、荣誉，相比前两者，荣誉仅仅是随时可以扯掉的遮羞布罢了。
上面说了很多点，说的是我认为两者差距的本质原因。这些原因是互相交织，环环相扣的；综合作用的结果便是我们看起来两者差距出现的表面原因，如用户的责任心、审核的机制、版权的保护、改进的动力和频繁程度等。大致总结一下，区别在于：
-- > 文化背景+产品性质
决定-- > 产品本身+用户编辑的方式（c+v / 原创）+协作方式（竞争/协作）+审核方式
决定-- > 产品本身呈现+有益的编辑能否积累/有害的编辑能否剔除
决定-- > 呈现给浏览者的内容
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DIV+CSS是网站标准（或称“WEB标准”）中常用术语之一，通常为了说明与HTML网页设计语言中的表格（table）定位方式的区别，因为XHTML网站设计标准中，不再使用表格定位技术，而是采用DIV+CSS的方式实现各种定位。SEO是指搜索引擎优化，主要就是通过对网站的结构、标签、排版,关键字等各方面的优化，使搜索引擎更容易抓取网站的内容，并且让网站的各个网页在等搜索引擎中获得较高的评分，从而获得较好的排名。DIV+CSS网页布局对SEO有很重要的影响。具体来看到底有什么好处呢?
DIV+CSS的网页布局对SEO的好处一、不存在表格的嵌套问题
很多“网站如何推广”的文章中称，搜索引擎一般不抓取三层以上的表格嵌套，这一点一直没有得到搜索引擎相关的官方证实。我的几项实验结果没有完全出来，但根据目前掌握的情况来看，Spider爬行Table布局的页面，遇到多层表格嵌套时，会跳过嵌套的内容或直接放弃整个页面。
使用Table布局，为了达到一定的视觉效果，不得不套用多个表格。如果嵌套的表格中是核心内容，蜘蛛(Spider)爬行时跳过了这一段没有抓取到页面的核心，这个页面就成了相似页面。网站中过多的相似页面会影响排名及域名信任度。
DIV+CSS的网页布局对SEO的好处二、精简的代码
使用DIVCSS布局，页面代码精简，这一点相信对XHTML有所了解的都知道。观看更多的HTML教程内容。
代码精简所带来的直接好处有两点：一是提高蜘蛛(Spider)爬行效率，能在最短的时间内爬完整个页面，这样对收录质量有一定好处;二是由于能高效的爬行，就会受到蜘蛛(Spider)欢迎，这样对收录数量有很大好处。
而DIV+CSS布局基本上不会存在这样的问题，从技术角度来说，XHTML在控制样式时也不需要过多的嵌套。
这虽然没有得到确认，但还是建议使用Table布局的朋友们，在设计时尽可能的不要使用多层表格嵌套，SEOer(seo工作者们)们在文章中说明了这一点，相信他们也不是没有依据。
DIV+CSS的网页布局对SEO的好处三、对搜索引擎的排名
基于XTHML标准的DIV+CSS布局，一般在设计完成后会尽可能的完善到能通过W3C验证。截止目前没有搜索引擎表示排名规则会倾向于符合W3C标准的网站或页面，但事实证明使用XTHML架构的网站排名状况一般都不错。
DIV+CSS的网页布局对SEO的好处四、提高网页的访问速度
DIV+CSS布局较Table布局减少了页面代码，加载速度得到很大的提高，这在蜘蛛(Spider)爬行时是非常有利的。过多的页面代码可能造成爬行超时，蜘蛛(Spider)就会认为这个页面无法访问，影响收录及权重。
真正的SEOer(seo工作者们)不只是为了追求收录、排名，快速的响应速度是提高用户体验度的基础，这对整个搜索引擎优化及营销都是非常有利的。
换一个角度抛开DIV+CSS对SEO的有利影响.单独来讲这种div+css布局也是很有益的,可以说是实下是最流行的网页布局方式.可是加快我们网站的速度,便于管理与修改.当然div+css布局也有不完善的方面,比如说,他的css样式表与各种浏览器之间的不兼容问题.当然如果你是div+css高手的话相信这个不难吧!
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SNS游戏度量指标
1.ARPU（Average Revenue Per User）
即单用户收入，这里面包括了会员费用/虚拟商品/广告展示收入等等，这是一个简单，但是很重量级的指标(我们在其它细分行业里面也可以看到这个指标的存在)，当然它可以细分成很多纬度，时间段时间点/地理位置/人口等等；
2.Churn(or attrition rate)
这 个叫自然流失率，如何定义的呢？我们拿SNS游戏来举例，我们在玩SNS游戏的时候，这个游戏是可以被安装和卸载的，假设这个游戏的安装量是100万，一 段时间内，游戏有50000个用户卸载掉这个游戏，并且同时有70000个用户安装了这个游戏，则这个自然流失率就是5%；然而还有一种情况是新游戏的安 装量是小于50000的(只有30000)，则这个自然流失率是3%，现在这个概念就清楚了
自然流失率=取消服务并且被新用户取代的部分/服务的总量
这个指标数值越大，则说明新增和流失程度就越严重，即，一方面市场营销做的很厉害，但是游戏本身很烂，所以导致花了好多钱但是并没有达到留住用户的目标。
这是一个很好的衡量用户忠诚度的指标，常常用在一些以订户模型为基础的商业分析中，其优点在于指标里面融合了流失用户和新用户两方面的因素！
3.Cohort
这个怎么翻译?叫类群，或者叫群组？简单的来说就是属性一致的一类集合。在SNS游戏的度量里面，这个被用来分析游戏的保持度。举个例子来说，你可以单独细分一个“12月1日来访的用户”的组来分析老用户的访问比例，然后就可以精确定位什么样的促销是最有力度的。
4.DAU、MAU、DAU/MAU
说到这3个指标，有点意思了，这3个指标是Facebook APP的通用指标，即日活跃用户、累计月度活跃用户、日活跃用户在月活跃用户中的占比，注意这里的月活跃用户是指截至到当日为止30天内的活跃用户数，而且还得注意这个用户的定义是用户的帐号ID数。
着重说下DAU/MAU这个概念，这个比值算是SNS游戏里面比较火热的一个指标了，这个指标能够粗略的估算一个月之内平均有多少天所有用户在和游戏进行互动，举个例子来说，日活跃用户是50万，月活跃用户是100万，那么这一个月之内用户有15天是全部登录的。
5.Engagement
这个貌似属于逻辑层次的，不属于一个Metric，它里面包括的内容是非标准化的，APP不同则业务逻辑不同，里面的交互的流程和参数也不一样，即这块属于自定义逻辑部分；
6.Entry Event
即游戏登录后的第一动作，社交游戏所有的用户行为都是可以被监测到的，当用户登录游戏的时候，优先进行的动作是哪些?哪些动作可以为游戏的用户体验或者是游戏的扩展带来更多的优化？
这个和Google Analytics里面的进入路径是一样的。
7.Exit Event
退出事件，即用户退出游戏之前的事件，我们可以用一个退出事件的分布图来分析用户和游戏脱离的原因，从而改进游戏的流程。
8.K Factor
K系统衡量的是产品的病毒营销力度，公式为：K Factor = (Infection Rate) * (Conversion Rate)
Infection Rate，传染度为给定用户把游戏邀请(或者其它形式的传播链接)发送给了多少其它的用户；
Conversion Rate，转化率为我们正常接触到的概念，即新用户到达特定页面完成特定动作的比例；
简单的来说，如果K=1，则意味着每个用户可以为你的游戏带来一个额外的成员，K系数很高的话，游戏开发者们就会如获至宝了，因为这无疑证明了他们选对了带来用户的好方法。
9.Lifetime Network Value
用户生命周期网络价值，即用户在整个生命周期内对游戏的贡献.
Facebook APP 数据分析提供商Kontagent公司给出了一个比较基本的公式如下：
LTNV= 1/(1-k) * Monthly ARPU * User Lifetime
只有当LTNV > User Acquisition Cost 的时候，才可以下手购买对应的流量。
10.Re-Engagement
这个叫重新交互，这个对应SNS游戏的另外一个环节，即游戏用户登出后，有的是一天过后才登录，有的是过一周才登录，有的则是一年后才登录一次，有的则N年后才……所以在这块做好监测和跟踪是相当必要；
11.Retention
保持，这个可以看作是Churn的对立度量，这个度量用来说明你对自己游戏用户群的维护度有多优秀！
智能手机如今真是无所不能。 Lockitron 便是利用智能手机来管理门锁的一套方案。它的工作原理如下：将门锁的一部分（或全部）换成 Lockitron 部件。当你到家的时候，打开手机上的应用，点击“解锁”。当你离开家的时候，点击“上锁”。（看来需要点 DIY 的精神，是否有工作人员上门服务呢？）朋友需要去你家怎么办？你可以给他们发送一个带有密码的短信，然后他们就可以用自己的手机来开锁了。不过，视频上收短信的手机似乎是个功能手机……Lockitron 门锁也可以加装一个 NFC 配件。当你将带 NFC 功能的手机与门锁接触后，门就会打开。终于可以出门不带钥匙了吗？也许，但是丢了手机就糟糕了，而且 295 美元的价格也确实太贵。viaWired[查看全文]
云音乐里有三个重要角色：消费者，科技公司，唱片公司。从消费者的角度去看后面两者，他们 “一个慷慨，一个吝啬”。我要先向唱片公司道歉：说你吝啬不是因为你们要太多钱，而是我的口袋太浅。借本文我们一同来整理云音乐引发的复杂关系以及参与者的态度。慷慨的云音乐今天谈论云音乐更多谈到的是云，而不是音乐。因为音乐由来已久，因为云刚刚报道。云是一系列资源的整合：处理能力，存储能力，推送能力，等。就 Google ，Amazon 近期推出的云服务来说具有以下特性：
- 提供用户空间
- 允许上传
- 链接商业曲库
- 在线收听
- 离线收听
- 上传本地文件，授权、非授权都可以。
- 向唱片公司购买新音乐。
- 向唱片公司租借音乐。
- 唱片公司紧握版权大棒
- 科技公司希望得到合法授权
- 消费者弃权旁观，坐等渔翁之利
1996 的时候，Larry Page 并不是唯一一个意识到可以利用网络上的链接结构有效改进搜索引擎的人。至少还有两个人发现了这一点。其中一个是计算机工程师 Jon Kleinberg。1996 年夏天，他来到 Almaden 的 IBM 研究中心攻读博士后学位。Jon Kleinberg 发现当时的搜索引擎在获取信息上极为低效，充满垃圾信息。“不断出现的抱怨”Kleinberg 说，“是搜索不起作用。”但是他直觉的意识到一种更有效的方法。“当时根本得到利用的一个事实是，万维网的网络特性，”他说，“你会发现人们在学术著作中谈到应该利用链接的优势，但是 1996 年的时候没有人去那么做。”Kleinberg 开始了自己的试验，由于缺乏时间、帮助和足够的设备，他使用了当时的 AltaVista 引擎，收集前 200 名的搜索结果，以此为基础探索通过链接获取有效信息的方法。Kleinberg 将自己的突破在 IBM 内部进行了展示。很快，他的主管让他与专利律师接触。许多人开始注意到他的工作，在搜索信息上寻求他的帮助，甚至那个专利律师也要求 Kleinberg 帮他搜索业余爱好方面的信息。到了 1997 年的时候，IBM 的副总裁们都来看这个东西，想搞清楚他们能够用它干什么。最终的答案是……做不了什么。IBM 当时的营收超过 700 亿美元，很难看到一个关于网络链接的搜索计划能带来什么。Kleinberg 也没有以此盈利的想法，他的计划是去康奈尔大学（Cornell ）教授计算机。通过在斯坦福的朋友，Kleinberg 了解到 Larry Page 的计划。1997 年，他们在盖茨大楼（Gates Building ，以 Bill Gates 名字命名的建筑) 见了面。Kleinberg 发现两个人的目标很不相同。Kleinberg 思考的是如何通过链接判断一个网页的权威性，而 Page 更在意人们搜索网络的方式。我们的核心观点是一样的，但是我们在利用它达到什么目标方面几乎是截然不同。Kleinberg 与 Google 保持联系，1999 年和 2000 年他两次拒绝了去 Google 工作的机会。他在康奈尔很开心，喜欢从事学术和教育工作。他并不想成为亿万富翁。另一个发现了类似算法的人是一个中国的工程师：李彦宏。1987 年他开始在北京大学学习，北京大学的学术地位是靠一种算法来决定的：科学引文索引。“北京大学，因为教授的论文获得引用数量最多，获得了第一名的地位。”李说。1991 年，李来到美国，在纽约州立大学研修硕士学位。1994 年他在道琼斯的一个部门任职。他工作的一部分是改进信息获取过程。他试过了当时的搜索引擎，发现这些引擎低效而充满无用信息。1996 年 4 月，他去参加一个学术会议。由于会议本身很无聊，他开始思考如何改进搜索引擎。这时候，他意识到，科学引文索引可以用到互联网上。“当我回到家，我开始把这个想法记录下来，意识到这是一个革命性的主意。”他说。他设计了一个搜索方法，通过链接的频率和被链接文本的内容来判断相关性。他把这个系统叫做 RankDex。他把自己的成果告诉了道琼斯的主管，并催促公司去申请专利，结果无人在意。“好几个月之后，我决定自己去写专利。”他买了一本关于为程序申请专利的自助书，并在 1996 年 6 月的时候申请了专利。当他将这份专利交给道琼斯的时候，道琼斯找了一个律师来看这份专利。并在1997 年 2 月对专利重新进行了申请。（斯坦福大学直到 1998 年 1 月才为 Larry Page 的 PageRank 申请专利）。只是，道琼斯对李的专利并不重视。“我试图去说服他们这件事的重要，但是他们的生意与互联网无关，因此他们毫不在意。”他说。李辞去工作，加入了西岸的一个搜索公司 Infoseek。1999 年，该公司被迪斯尼收购，随后，李回到了中国。世事难料，总是充满着意外和转折，如果当初 Kleinberg 和李的想法得到了大公司的重视，今天的互联网格局是否会有所不同。这只能猜想了。Via Steve Levy’s “In the Plex”[查看全文]