阅读更多
12月28日消息,中国科学院研究生院管理学院网络经济实验室正式对外发布《2011中国互联网平台开放性调查报告》。报告从用户、平台、支持、收益等四大维度对当前中国几个主流的互联网开放平台进行了评估。综合分值百度4.06分,新浪微博3.78分,腾讯3.73分,360平台3.57分,人人网3.5分。


百度、新浪、腾讯、360、人人网等开放平台参数对比



2011互联网平台开放性报告显示,百度开放平台最开放


2011被外界称为“中国互联网开放元年”,各大开放平台无论从应用数量、开发者数量还是商业模式方面都日臻成熟。据介绍,此次报告针对互联网平台开放性进行定向研究,是希望通过建立合理可行的评估模型,总结互联网各大开放平台的优势和价值,并为当前环境下开放平台发展提供策略建议。

中科院研究生院管理学院副院长吕本富认为,“开放”已成为互联网公司必然的战略选择。然而,国内互联网平台开放性具有差异化特点,国内中小开发者约数十万,他们中绝大多数还在‘生存线’挣扎,“找用户”、“创收益”、“打品牌”是困扰他们的三大难题。此次报告以新浪微博、百度、腾讯、人人和360五个国内主要开放平台为研究对象,从用户、平台、支持、收益等四大维度建立科学的评估体系,对各平台开放性进行有效评估,全面衡量平台对开发者的有利程度。

根据报告,在中国互联网平台开放性整体评价中,百度综合评价排名第一,其在用户维度、收益维度领先。吕本富评价称,“百度覆盖近九成的中文用户,并且基于搜索引擎实现第三方应用和用户需求的精准匹配,庞大的用户基数和精准的用户推荐是百度无可比拟的优势。”

在四个大维度中,对平台开放性解释力最强的是用户维度,占到35.6%的权重,其他依次为收益32.6%、平台环境19.4%和支持12.4%。百度凭借搜索引擎的天然优势位居用户维度第一。报告认为,百度平台用户基数大,搜索访问用户更为精准高效,同时向第三方开放了共享流量、百度首页等核心资源。而新浪微博和腾讯以较好用户关系链和用户互动性分列第二、第三。

平台环境维度主要评估平台本身的数据,如API展现方式、对接便捷性等。该维度新浪微博指标位列第一。报告认为,新浪微博开放平台的体系模仿了Twitter,包括接口、参数的定义、请求方式等,具有较强的媒体性和互动性,尤其是具备社交性质的应用,传播速度快,时效性强;同时平台上高端人群优势也为开发者提供了良好的环境。

在对开发者吸引力最强的收益维度中,百度、腾讯表现出色。百度的策略是通过付费、捐赠、品牌流量等三种方式,为开发者提供变现的渠道。其开放平台的收益模式核心是“应用成长基金”,主要解决了免费应用无法获得收益的问题。腾讯则表现在利用关系链的应用推荐机制和完善的支付体系。

此次中国互联网平台开放性报告,来源于中科院面向国内一线的开发者的定向调研。值得注意的是,报告通报会也吸引了众多开发者的关注,妈妈晒副总裁李欣、音悦台市场总监吴振东等都现身出席。据了解,有趣网和百度、腾讯等各大开放平台都建立了合作,并借助开放平台获得迅速发展。

报告下载(PDF):http://www.techweb.com.cn/special/download/2011open.pdf

  • 大小: 42.2 KB
  • 大小: 30.7 KB
来自: TechWeb.com.cn
5
8
评论 共 21 条 请登录后发表评论
21 楼 hantsy 2011-12-29 23:42
调查报告,调查过谁,我们都被代表的。
20 楼 srdrm 2011-12-29 22:20
中科院是百度的拖。
19 楼 wangfy1685 2011-12-29 21:59
百度成为第一开放平台,这简直是天大的笑话
18 楼 zjq_fy 2011-12-29 14:56
用户维度是什么意思???
17 楼 cncfophp 2011-12-29 14:03
中科院最不靠谱的机构
16 楼 wiki_more 2011-12-29 13:40
只要是国字号的   没有可以相信的!
15 楼 paramore 2011-12-29 11:14
假的  毫无价值
14 楼 liangcoder 2011-12-29 10:16
毫无价值
13 楼 cxh116 2011-12-29 09:40
此文重点在于最后一段..前面的可以不看
12 楼 gc715409742 2011-12-29 09:20
中科院发布互联网开放平台报告:百度新浪腾讯列前三 .在中国有谁能够对这些数据存在争议?
这个社会怎么了?其他人骂可以原谅,当时程序员会骂不可原谅。
有本事就去干点有意义的事。
比如说 : 黑蒙牛。
11 楼 c若水 2011-12-29 08:53
这么多人,除了骂就是骂。原来百度、腾讯和新浪不是开放的平台啊。那你们觉得怎么才叫开放,说出你们的道道来,是不是把你们都招进去就都开放了。研究单位是“中国科学院研究生院管理学院网络经济实验室”,研究这些过分吗?没见几个就事论事的,这是中国高端程序员的网站?怎么看都是cnBeta那种喷子集中营
10 楼 volking 2011-12-29 08:42
尼玛就研究这些鸟东西
9 楼 yin_bp 2011-12-29 00:01
科班的东东掉到了一群匪窝中,那只有被砍被杀的份儿,这个news就不该出现在iteye中,呵呵。
8 楼 kuchaguangjie 2011-12-28 22:16
defrag_sly 写道
上面骂街的有不是淘宝的么?

我不是淘宝的,你是 中科院的?还是百度的?
7 楼 defrag_sly 2011-12-28 21:41
上面骂街的有不是淘宝的么?
6 楼 kuchaguangjie 2011-12-28 21:32
老子撒泡尿都比中科院的数据准
5 楼 kjj 2011-12-28 19:31
不知所云,自弹自唱,!!
4 楼 george6684 2011-12-28 18:57
当唯一有话语权者失去了信誉。。。
3 楼 wudixs 2011-12-28 17:51
中科院不就是那个浪费国家经费的机构么??
2 楼 yunzhongxia 2011-12-28 17:38
中科院研究着有什么意义

发表评论

您还没有登录,请您登录后再发表评论

相关推荐

  • Android自动化测试之Monkeyrunner

    前记:发现现在应用monkeyrunner来进行android自动化测试的童鞋灰常少,所以准备把自己学习monkeyrunner的过程一一记录下来,旨在希望更多的人来重视android的自动化测试这块,开发的效果要玄,但程序质量同样重要。...

  • android测试教程monkeyRunner从0开始

    这个不外乎就是我们得事先安装好android的SDK,配置好开发环境(如Eclipse),安装好Python(因为Monkeyrunner其实是由Jython写的,直接调用android API来整的,我的机子上安装的是python2.5)。这些步骤网上都有非常...

  • Python学习总结(2)—— Python 快速入门

    打开 WEB 浏览器访问 Python Releases for Windows | Python.org ,一般就下载 executable installer,x86 表示是 32 位机子的,x86-64 表示 64 位机子的。 记得勾选 Add Python 3.6 to PATH。 按 Win+R 键,...

  • [指导]HP ProBook/EliteBook/Zbook系列笔记本clover安装黑苹果

    Similar to the Android File Transfer problem, Google Chrome (evidently a problem specific to Google's engineers) will also hook all USB ports. Sometimes this causes a problem. Personally, I don't see ...

  • iOS热修复(热更新)技术预研

    相比而言,Android的审核可能通常在1天之内就能完成,显得就不是那么重要了。 与热修复有点划不清界限的另一个词叫热更新,两者的手段是一样的,都是通过下发新文件来修改线上工程的运作,只不过热修复的目的是...

  • 从性能角度选购Adroid智能手机,双核、大屏与游戏的取舍

    目前还在3k不到的位置,音乐版要卖到3k3以上…HTC啊…你卖那么贵我没意见,你什么时候改改你的组装工艺啊…话说这个双核的性能,但就说显卡,和单核的i9000那是不分伯仲,他是算优秀呢?还是算坑爹呢… 三星猎户座...

  • 查看进程信息,方便排查问题

    查看进程信息,方便排查问题

  • IDA Pro分析STM32F1xx插件

    IDA Pro分析STM32F1xx插件

  • 基于SSH的线上医疗报销系统.zip-毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目

    项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用

  • matlab的小型的微电网仿真模型文件

    小型的微电网仿真模型,简单模拟了光伏,家庭负载变化的使用情况

  • MATLAB代码实现:分布式电源接入对配电网运行影响深度分析与评估,MATLAB代码分析:分布式电源接入对配电网运行影响评估,MATLAB代码:分布式电源接入对配电网影响分析 关键词:分布式电源 配电

    MATLAB代码实现:分布式电源接入对配电网运行影响深度分析与评估,MATLAB代码分析:分布式电源接入对配电网运行影响评估,MATLAB代码:分布式电源接入对配电网影响分析 关键词:分布式电源 配电网 评估 参考文档:《自写文档,联系我看》参考选址定容模型部分; 仿真平台:MATLAB 主要内容:代码主要做的是分布式电源接入场景下对配电网运行影响的分析,其中,可以自己设置分布式电源接入配电网的位置,接入配电网的有功功率以及无功功率的大小,通过牛顿拉夫逊法求解分布式电源接入后的电网潮流,从而评价分布式电源接入前后的电压、线路潮流等参数是否发生变化,评估配电网的运行方式。 代码非常精品,是研究含分布式电源接入的电网潮流计算的必备程序 ,分布式电源; 配电网; 接入影响分析; 潮流计算; 牛顿拉夫逊法; 电压评估; 必备程序。,基于MATLAB的分布式电源对配电网影响评估系统

  • 基于Unity-Bolt开发的游戏demo.zip

    项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用

  • 重庆市农村信用合作社 农商行数字银行系统建设方案.ppt

    重庆市农村信用合作社 农商行数字银行系统建设方案.ppt

  • 光伏并网逆变器设计方案与高效实现:结合matlab电路仿真、DSP代码及环流抑制策略,光伏并网逆变器设计方案:结合matlab电路文件与DSP程序代码,实现高效并联环流抑制策略,光伏并网逆变器设计方案

    光伏并网逆变器设计方案与高效实现:结合matlab电路仿真、DSP代码及环流抑制策略,光伏并网逆变器设计方案:结合matlab电路文件与DSP程序代码,实现高效并联环流抑制策略,光伏并网逆变器设计方案,附有相关的matlab电路文件,以及DSP的程序代码,方案、仿真文件、代码三者结合使用效果好,事半功倍。 备注:赠送逆变器并联环流matlab文件,基于矢量控制的环流抑制策略和下垂控制的环流抑制 ,光伏并网逆变器设计方案; MATLAB电路文件; DSP程序代码; 方案、仿真文件、代码结合使用; 并联环流抑制策略; 下垂控制的环流抑制,光伏并网逆变器优化设计:方案、仿真与DSP程序代码三合一,并赠送并联环流抑制策略Matlab文件

  • Matlab实现WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元的数据多输入分类预测(含模型描述及示例代码)

    内容概要:本文介绍了通过 Matlab 实现鲸鱼优化算法(WOA)与门控循环单元(GRU)结合的多输入分类预测模型。文章首先概述了时间序列预测的传统方法局限性以及引入 WOA 的优势。然后,重点阐述了项目背景、目标、挑战及其独特之处。通过详细介绍数据预处理、模型构建、训练和评估步骤,最终展示了模型的效果预测图及应用实例。特别强调利用 WOA 改善 GRU 的参数设置,提高了多输入时间序列预测的准确性与鲁棒性。 适合人群:对时间序列分析有兴趣的研究者,从事金融、能源、制造业等行业数据分析的专业人士,具备一定的机器学习基础知识和技术经验。 使用场景及目标:本项目旨在开发一个高度准确和稳定的多变量时间序列预测工具,能够用于金融市场预测、能源需求规划、生产调度优化等领域,为企业和个人提供科学决策依据。 其他说明:项目提供的源代码和详细的开发指南有助于学习者快速掌握相关技能,并可根据实际需求调整模型参数以适应不同的业务情境。

  • 基于vue+elment-ui+node.js的后台管理系统 .zip(毕设&课设&实训&大作业&竞赛&项目)

    项目工程资源经过严格测试运行并且功能上ok,可实现复现复刻,拿到资料包后可实现复现出一样的项目,本人系统开发经验充足(全栈全领域),有任何使用问题欢迎随时与我联系,我会抽时间努力为您解惑,提供帮助 【资源内容】:包含源码+工程文件+说明等。答辩评审平均分达到96分,放心下载使用!可实现复现;设计报告也可借鉴此项目;该资源内项目代码都经过测试运行,功能ok 【项目价值】:可用在相关项目设计中,皆可应用在项目、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面,可借鉴此优质项目实现复刻,设计报告也可借鉴此项目,也可基于此项目来扩展开发出更多功能 【提供帮助】:有任何使用上的问题欢迎随时与我联系,抽时间努力解答解惑,提供帮助 【附带帮助】:若还需要相关开发工具、学习资料等,我会提供帮助,提供资料,鼓励学习进步 下载后请首先打开说明文件(如有);整理时不同项目所包含资源内容不同;项目工程可实现复现复刻,如果基础还行,也可在此程序基础上进行修改,以实现其它功能。供开源学习/技术交流/学习参考,勿用于商业用途。质量优质,放心下载使用

  • Python 实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入分类预测(含模型描述及示例代码)

    内容概要:本文介绍了Python中基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)与AdaBoost相结合的多输入分类预测模型的设计与实现。BiLSTM擅长捕捉时间序列的双向依赖关系,而AdaBoost则通过集成弱学习器来提高分类精度和稳定性。文章详述了该项目的背景、目标、挑战、特色和应用场景,并提供了详细的模型构建流程、超参数优化以及视觉展示的方法和技术要点。此外,还附有完整的效果预测图表程序和具体示例代码,使读者可以快速上手构建属于自己的高效稳定的时间序列预测系统。 适合人群:对深度学习特别是时序数据分析感兴趣的开发者或者科研工作者;正在探索高级机器学习技术和寻求解决方案的企业分析师。 使用场景及目标:适用于希望提升时间序列或多输入数据类别判定准确度的业务情境,比如金融市场的走势预估、医学图像分析中的病变区域判读或是物联网环境监测下设备状态预警等任务。目的是为了创建更加智能且可靠的预测工具,在实际应用中带来更精准可靠的结果。 其他说明:文中提供的所有Python代码片段和方法都可以直接运用于实践中,并可根据特定的问题进行相应调整和扩展,进一步改进现有系统的效能并拓展新的功能特性。

  • maven-script-interpreter-javadoc-1.0-7.el7.x64-86.rpm.tar.gz

    1、文件内容:maven-script-interpreter-javadoc-1.0-7.el7.rpm以及相关依赖 2、文件形式:tar.gz压缩包 3、安装指令: #Step1、解压 tar -zxvf /mnt/data/output/maven-script-interpreter-javadoc-1.0-7.el7.tar.gz #Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm 4、更多资源/技术支持:公众号禅静编程坊

  • 在云服务器上搭建MQTT服务器(超详细,一步到位)

    在云服务器上搭建MQTT服务器(超详细,一步到位)

  • 复现改进的L-SHADE差分进化算法求解最优化问题详解:附MATLAB源码与测试函数集,复现改进的L-SHADE差分进化算法求解最优化问题详解:MATLAB源码与测试集全攻略,复现改进的L-SHADE

    复现改进的L-SHADE差分进化算法求解最优化问题详解:附MATLAB源码与测试函数集,复现改进的L-SHADE差分进化算法求解最优化问题详解:MATLAB源码与测试集全攻略,复现改进的L-SHADE差分进化算法求最优化问题 对配套文献所提出的改进的L-SHADE差分进化算法求解最优化问题的的复现,提供完整MATLAB源代码和测试函数集,到手可运行,运行效果如图2所示。 代码所用测试函数集与文献相同:对CEC2014最优化测试函数集中的全部30个函数进行了测试验证,运行结果与文献一致。 ,复现; 改进的L-SHADE差分进化算法; 最优化问题求解; MATLAB源代码; 测试函数集; CEC2014最优化测试函数集,复现改进L-SHADE算法:最优化问题的MATLAB求解与验证

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics