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	<title>Comments on: 如何快捷找到曾访问过的网页？</title>
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	<description>关注用户体验的懒人们</description>
	<pubDate>Fri, 10 Sep 2010 20:37:32 +0000</pubDate>
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		<title>By: abfover</title>
		<link>http://www.lanrenux.com/?p=116&#038;cpage=1#comment-278</link>
		<dc:creator>abfover</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 15 May 2009 18:02:29 +0000</pubDate>
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		<description>这个功能被google实现了!!!
以前很多人认为google很快将超越microsoft
我还不以为然
现在开始觉得 ... 自己错了</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>这个功能被google实现了!!!<br />
以前很多人认为google很快将超越microsoft<br />
我还不以为然<br />
现在开始觉得 &#8230; 自己错了</p>
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		<title>By: &#187; 读文记事 2009年3月 &#124; 优衣事件簿</title>
		<link>http://www.lanrenux.com/?p=116&#038;cpage=1#comment-122</link>
		<dc:creator>&#187; 读文记事 2009年3月 &#124; 优衣事件簿</dc:creator>
		<pubDate>Sun, 08 Mar 2009 15:58:27 +0000</pubDate>
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		<description>[...] 如何快捷找到曾访问过的网页？ -&gt; 一切都是思考，要动脑子的:) 创造价值不等于简化流程：由外而内设计 [...]</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] 如何快捷找到曾访问过的网页？ -&gt; 一切都是思考，要动脑子的:) 创造价值不等于简化流程：由外而内设计 [...]</p>
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	<item>
		<title>By: Mouce</title>
		<link>http://www.lanrenux.com/?p=116&#038;cpage=1#comment-88</link>
		<dc:creator>Mouce</dc:creator>
		<pubDate>Wed, 04 Mar 2009 06:16:37 +0000</pubDate>
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		<description>情景记忆同样会给用户带来不小的负担,顶全文搜索</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>情景记忆同样会给用户带来不小的负担,顶全文搜索</p>
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	</item>
	<item>
		<title>By: Moses</title>
		<link>http://www.lanrenux.com/?p=116&#038;cpage=1#comment-63</link>
		<dc:creator>Moses</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 28 Feb 2009 11:06:01 +0000</pubDate>
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		<description>做了会被说成是隐私搜集者的</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>做了会被说成是隐私搜集者的</p>
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	<item>
		<title>By: Moses</title>
		<link>http://www.lanrenux.com/?p=116&#038;cpage=1#comment-62</link>
		<dc:creator>Moses</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 28 Feb 2009 11:03:13 +0000</pubDate>
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		<description>楼上已经说了, 再补充以下几点:

Web History 有时间记录, 本地收藏夹没有

Web History 记录的是完全的搜索过程, 本地收藏夹只记录某一个网址

Web History 可以对结果进行分类, 本地收藏夹只能通过文件夹分类

当然最重要的是 Google Web History 和 Google 书签一样可以在任何一台联网的电脑上访问, 本地收藏夹只能局限在一台电脑上访问</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>楼上已经说了, 再补充以下几点:</p>
<p>Web History 有时间记录, 本地收藏夹没有</p>
<p>Web History 记录的是完全的搜索过程, 本地收藏夹只记录某一个网址</p>
<p>Web History 可以对结果进行分类, 本地收藏夹只能通过文件夹分类</p>
<p>当然最重要的是 Google Web History 和 Google 书签一样可以在任何一台联网的电脑上访问, 本地收藏夹只能局限在一台电脑上访问</p>
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	<item>
		<title>By: Yuancheng</title>
		<link>http://www.lanrenux.com/?p=116&#038;cpage=1#comment-61</link>
		<dc:creator>Yuancheng</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 28 Feb 2009 09:56:41 +0000</pubDate>
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		<description>嗯，还会记录你点击了具体哪几条results</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>嗯，还会记录你点击了具体哪几条results</p>
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	</item>
	<item>
		<title>By: Yuancheng</title>
		<link>http://www.lanrenux.com/?p=116&#038;cpage=1#comment-60</link>
		<dc:creator>Yuancheng</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 28 Feb 2009 09:56:08 +0000</pubDate>
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		<description>赞！如果能完全记录用户在访问某个网页时的行为的话，那这个数据可以用来做太多事情了。

当然，这也意味着隐私进一步被侵犯。。。</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>赞！如果能完全记录用户在访问某个网页时的行为的话，那这个数据可以用来做太多事情了。</p>
<p>当然，这也意味着隐私进一步被侵犯。。。</p>
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	<item>
		<title>By: Yuancheng</title>
		<link>http://www.lanrenux.com/?p=116&#038;cpage=1#comment-59</link>
		<dc:creator>Yuancheng</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 28 Feb 2009 09:53:36 +0000</pubDate>
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		<description>赞根据用户个人的信息进行personalized recommendation！

另一方面，人是社会动物，因此人的喜好会受到好友、乃至陌生人的影响，所以在推荐的时候加入与用户有关的其他人的信息，两者结合，才能得到更加准确的信息。

但是，揣摩一个人需要什么，这简直是太难了。能做到的顶多是“你可能需要”或“你应该需要”，而绝对做不到“相信我，你要的就是它”。</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>赞根据用户个人的信息进行personalized recommendation！</p>
<p>另一方面，人是社会动物，因此人的喜好会受到好友、乃至陌生人的影响，所以在推荐的时候加入与用户有关的其他人的信息，两者结合，才能得到更加准确的信息。</p>
<p>但是，揣摩一个人需要什么，这简直是太难了。能做到的顶多是“你可能需要”或“你应该需要”，而绝对做不到“相信我，你要的就是它”。</p>
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	<item>
		<title>By: yusen</title>
		<link>http://www.lanrenux.com/?p=116&#038;cpage=1#comment-57</link>
		<dc:creator>yusen</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 28 Feb 2009 07:42:23 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.lanrenux.com/?p=116#comment-57</guid>
		<description>最后一个概念我很赞同。Smart Computing主要是AI和data mining算法的问题，就如同Google Chrome的Omnibar和FX3的Awesome Bar一样，我认为nextgen的web application最大的特点就是高度personalized，学习使用者的习惯很重要，就如同一个很了解老板的秘书一样。用户给出ambigous的需求，机器通过分析使用习惯来智能寻找。一个很好的例子是Pandora，理论上你不断地通过对音乐投票机器会越来越熟悉你的偏好，而这个过程是全自动的、

很有趣的讨论，keep on！</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>最后一个概念我很赞同。Smart Computing主要是AI和data mining算法的问题，就如同Google Chrome的Omnibar和FX3的Awesome Bar一样，我认为nextgen的web application最大的特点就是高度personalized，学习使用者的习惯很重要，就如同一个很了解老板的秘书一样。用户给出ambigous的需求，机器通过分析使用习惯来智能寻找。一个很好的例子是Pandora，理论上你不断地通过对音乐投票机器会越来越熟悉你的偏好，而这个过程是全自动的、</p>
<p>很有趣的讨论，keep on！</p>
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	<item>
		<title>By: Wei</title>
		<link>http://www.lanrenux.com/?p=116&#038;cpage=1#comment-56</link>
		<dc:creator>Wei</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 28 Feb 2009 06:49:52 +0000</pubDate>
		<guid isPermaLink="false">http://www.lanrenux.com/?p=116#comment-56</guid>
		<description>contextual awareness， 情景体验（需要更好的翻译）， 是我设计的浏览器中一个重要的theme（话题）。原本的意图是通过contextual cue来查找所需网页，并提供给用户足够的contextual信息，这个交互过程是模拟人类的交流行为。（比方说，你丢了东西，你妈给你各种各样的环境提示逼你找）。 

但是这个contextual awareness有巨大的局限性。其中一个就是信息的无限扩展性。这其实可能给用户带来了更多的负担（谁也不愿意记住更多的信息哪怕是环境信息）。 这不利于建立用户对于交互的mental model的成熟态度。

所以，虽然在最终的beta中提供了这种方式，但是我更加热衷于我提出的更外几个解决方案。其中一个是human computing(人类计算)。说白了就是集中人类智慧来解决机器不太擅长的问题，你记不住的东西，有一群人来帮你记住。这个道理浅显易懂，a,b,c,d都关注一件事情，a忘记了，但是有b,c,d来提醒。我建立了一个社会交互模型来解决这个问题，在此略过。

另外一个。我叫他做，智能机器人。这个略微复杂，因为涉及到对于人工智能的重新定义。我假定browser是具有智能的软件载体，用户的人和inquiry都可以获取一个相对答案。历史就是browser的左脑记忆，bookmarks就是browser的右脑记忆。而搜索结果，可以看作browser对于环境的prediction。在我们学过的认知心理学中，我们知道，如果这里browser有expectation的存在，那么browser可以说是相当智能化。最简单的比喻就是，browser是一个先生，知识很渊博，你让他帮你找东西，但是broswser先生必须在你提问之前，就知道你需要什么，这样你才觉得好方便。所以问题转化为，browser怎么了解你，预测到你需要什么。

还有很多种模式。我觉得这个话题很有趣。哈哈</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>contextual awareness， 情景体验（需要更好的翻译）， 是我设计的浏览器中一个重要的theme（话题）。原本的意图是通过contextual cue来查找所需网页，并提供给用户足够的contextual信息，这个交互过程是模拟人类的交流行为。（比方说，你丢了东西，你妈给你各种各样的环境提示逼你找）。 </p>
<p>但是这个contextual awareness有巨大的局限性。其中一个就是信息的无限扩展性。这其实可能给用户带来了更多的负担（谁也不愿意记住更多的信息哪怕是环境信息）。 这不利于建立用户对于交互的mental model的成熟态度。</p>
<p>所以，虽然在最终的beta中提供了这种方式，但是我更加热衷于我提出的更外几个解决方案。其中一个是human computing(人类计算)。说白了就是集中人类智慧来解决机器不太擅长的问题，你记不住的东西，有一群人来帮你记住。这个道理浅显易懂，a,b,c,d都关注一件事情，a忘记了，但是有b,c,d来提醒。我建立了一个社会交互模型来解决这个问题，在此略过。</p>
<p>另外一个。我叫他做，智能机器人。这个略微复杂，因为涉及到对于人工智能的重新定义。我假定browser是具有智能的软件载体，用户的人和inquiry都可以获取一个相对答案。历史就是browser的左脑记忆，bookmarks就是browser的右脑记忆。而搜索结果，可以看作browser对于环境的prediction。在我们学过的认知心理学中，我们知道，如果这里browser有expectation的存在，那么browser可以说是相当智能化。最简单的比喻就是，browser是一个先生，知识很渊博，你让他帮你找东西，但是broswser先生必须在你提问之前，就知道你需要什么，这样你才觉得好方便。所以问题转化为，browser怎么了解你，预测到你需要什么。</p>
<p>还有很多种模式。我觉得这个话题很有趣。哈哈</p>
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