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电子商务和电子商务管理
1 电子商务和电子商务简介 3 学习成果/管理问题 3 与其他章节的链接 3 简介 4 电子通信对传统企业的影响 6 现实世界的电子商务：HP.com 7 电子商务和电子商务之间有什么区别？9 电子商务的定义 10 电子商务的定义 13 案例研究 1.1 Facebook 简史 17 电子商务交易的商业或消费者模式 26 电子商务机会 29 电子商务和电子商务数字技术的商业应用 30 企业采用互联网的驱动因素 30 案例研究 1.2 North West Supplies 扩大其在线业务范围 33 电子商务风险和企业采用的障碍 35 评估组织的电子商务能力 36 消费者采用互联网的驱动因素 37 消费者采用互联网的障碍 39 管理层对电子商务和电子商务的回应 39 第 1 部分：简介 39 第 2 部分：策略和应用 40 第 3 部分：实施 42 案例研究 1.3 eBay – 全球最大的电子商务 42 总结 46 练习 46 参考文献 48 进一步阅读 49 网络链接 49
建议引用：Mucha, Tomasz；Seppälä, Timo (2020)：人工智能平台——数字平台经济的新研究议程，ETLA 工作论文，第 76 号，芬兰经济研究所 (ETLA)，赫尔辛基
1.人工智能技术的兴起及其在数字平台中的应用 早在移动平台争夺战爆发之前，许多数字平台公司就已经在其内部业务流程或客户服务中使用机器学习算法。iPhone AppStore 于 2008 年中期推出（Ghazawneh & Henfridsson，2013 年）。微软于 2003 年推出了基于机器学习的垃圾邮件过滤功能（Buderi，2005 年）。eBay 至少从 2006 年开始利用机器学习对产品进行分类和搜索 1 。在现代人工智能 (AI) 取得一系列突破和深度神经网络性能改进之后，这些技术变得无处不在，平台公司成为主要提供商（例如，参见 Nilsson，2009 年，第 33 章；Schmidhuber，2017 年）。正如 (Brock & Von Wangenheim, 2019) 所指出的，似乎没有普遍接受的 AI 定义。尽管如此，以下包容性定义，“人工智能。..旨在让计算机做一些事情，当由人完成时，被描述为具有指示智能”（Brooks，1991，第 1 页）不仅涵盖了当今的深度神经网络和更广泛的机器学习，而且还涵盖了 AI 讨论中存在的许多不同观点。尽管定义不明确，但广泛属于人工智能范畴的符号和概率技术已成为实质性发展的目标
实体和平台：数字复古经济中的劳动力清单
复古服装和黑胶唱片等老式文物之所以受到重视，很大程度上是因为它们的生产方式是前数字化的。与此同时，复古商品的小众市场越来越多地通过专门的平台来促进，这些平台成倍地扩大了本地商家和个人卖家的地理覆盖范围。例如，在 Discogs 上，来自 85 个国家的数千名卖家列出了超过 3300 万张黑胶唱片（截至 2019 年 8 月）。购物者可以按价格、状况、年龄和位置对可用的唱片进行分类；保存“愿望清单”的用户会在唱片发布出售后立即收到通知，买家和卖家需要互相留下评论。算法和搜索引擎的速度和效率推动了黑胶唱片的销售，然而，像 Discogs 这样的网站往往被平台经济的大型讨论所忽略。 “平台化”的一个基本方面是日益“集中化、专有化的文化生产模式”和交换（Nieborg & Poell，2018，第 4279 页）；在小众古董市场，这种集中化也是专业化的，这意味着像 Discogs 和 Etsy 这样的平台已经取代了 eBay 和 Craigslist 这样的在线清算所，成为买卖珍稀唱片等收藏品以及业内人士所称的“真
主题和标准 - 小型企业数学
St Standar andar d 2 d 2 研究当今初创企业的各种形式及其相关成本。包括以下内容。 • 零售业务：从批发商、制造商或其他零售商处购买商品然后卖给消费者以获取利润的企业。 • 租赁或租借 • 电子商务：在互联网上买卖产品或服务的商业模式 • 在线网站成本 • 运输和包装成本 • 基于订阅：一种商业模式，客户在这种模式下支付定期费用（通常每周、每月或每年）以换取公司的产品或服务。 • 化妆品、服装、食品和教育的盒装订阅 • 制造和包装成本。 • 直接面向消费者：不经过中介或零售商而直接向消费者销售产品的企业。 • 避免零售中的中间人 • 批发商/制造商直接运送给消费者。在 Covid19 大流行期间，肉类供应商转向直接向家庭而不是餐馆和杂货店销售。 • 有助于保持较高的利润率 • 消费者对消费者 (C2C)：一种个人之间相互购买和销售的商业模式，一般在网络环境中进行。（eBay、Craigslist、Etsy、Facebook Marketplace） • 通过网站做广告或推广。 • 寄售：一种零售商（收货人）在商品售出后向卖方（寄售人）支付商品费用的商业模式。 • 企业对企业 (B2B)：一种企业创造并向另一家企业销售产品或服务的商业模式。
简单易用 PAI（公开信息） - 技术咨询
1 USASpending.gov 既提供 FPDS.gov 的下游子集（不包括其他交易协议），也提供 FPDS.gov 上没有的分包数据。 2 如下所示，尽管五角大楼确认 Google 根据 ECS Federal 为 Project Maven 进行分包，但 Google 并未公开列为分包商，不过技术经销商 Carahsoft（其众多供应商包括 Google）是分包商，并提供了“ ML 训练数据分析 [和] EO 对象检测算法”。作者提交的信息自由请求显示，Google Cloud AI 正通过 Thundercat Technology, LLC 转售给美国海关和边境保护局，据称用于处理 Anduril 自主哨兵塔的热图像。 3 ServiceNow 的前任首席执行官约翰·多纳霍 (John Donahoe) 后来成为耐克的首席执行官（《纽约时报》报道耐克正在游说反对《维吾尔族强迫劳动预防法案》），他还曾担任 eBay 和 PayPal 的首席执行官。多纳霍先生的妻子是前美国大使艾琳·多纳霍，她是斯坦福大学全球数字政策孵化器的执行董事、多利益相关方数字权利组织全球网络倡议的成员，也是人权观察组织前全球事务主任。4 在合同术语中，合同载体的“上限”是最终可以通过该机制支出的最高金额，而不是已经支出或预计将支出的金额。
Prodentim 评论官方网站页面完整 Prodentim 评论 ( )
ProDentim 是有史以来第一个：先进的口腔益生菌配方，专门针对口腔微生物组支持菌株而不仅仅是肠道细菌（不仅优化肠道菌群，还优化口腔菌群，通过引入大量令人耳目一新的治疗益生菌菌株来改善口腔微生物组环境）使用 Prodenim 可获得最佳效果：早上刷牙后立即使用（软 ProDentim 糖果最多只需两到三分钟即可在口中溶解）ProDentim 糖果不可咀嚼：尽管 ProDentim 的评论研究不充分，但该产品不是通过咀嚼而是溶解在口中最佳食用（这使产品的享受加倍，因为其清爽的薄荷提取物以及强大的 35 亿 CFU 益生菌菌株针对口腔健康并每天优化牙齿健康甜美的草莓味：ProDentim 糖果和瓶子都有甜甜的草莓香气（草莓是天然的牙齿增白剂）零副作用：ProDentim 绝对没有副作用报告（在线上没有不好的 ProDentim 评论或负面客户投诉），因为它的配方中只使用 100% 天然成分和益生菌菌株 无风险退款政策：在原始购买日期后长达 60 天内提供无条件 100% 退款保证（这意味着如果选择的话，今天的订单是无风险的） 避免 Prodentim 诈骗：避免虚假诈骗的唯一方法是访问官方 ProDentim 网站（而不是亚马逊、沃尔玛、eBay、Target、CVS、Walgreens 等），并确保无论如何都可以获得两个月的无风险退款。
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作为论文主席：正在进行的Sreekar Raghotham。标题tbd（口头回顾）。联合主席：马克·贝克（Mark Baker）。2022 ang li。比较替代方案。数据科学家，J.P。MorganNY。Lydia Newkirk。具有灵活性，但不是太灵活：Kinande中有限的可变强度和模态力的类型。耶鲁大学语言学讲师。2021 yu cao。在含义的图表表示中的多数和量化。应用研究人员，eBay。2020 HAOZE LI（NYU）。 WH问题的动态语义。 联合主席：Anna Szablcsi。 Yunshan Scholar（助理教授），外国研究大学。 2020年奥古斯塔·奥瓦苏（Augustina Owusu）。 跨类别的定义/熟悉度。 波士顿学院的客座助理教授。 2019 Jess H.-K。法律。 对分布的约束。 联合主席：Veneeta Dayal。 助理教授，加州大学圣克鲁斯分校。2020 HAOZE LI（NYU）。WH问题的动态语义。联合主席：Anna Szablcsi。Yunshan Scholar（助理教授），外国研究大学。 2020年奥古斯塔·奥瓦苏（Augustina Owusu）。 跨类别的定义/熟悉度。 波士顿学院的客座助理教授。 2019 Jess H.-K。法律。 对分布的约束。 联合主席：Veneeta Dayal。 助理教授，加州大学圣克鲁斯分校。Yunshan Scholar（助理教授），外国研究大学。2020年奥古斯塔·奥瓦苏（Augustina Owusu）。跨类别的定义/熟悉度。波士顿学院的客座助理教授。2019 Jess H.-K。法律。对分布的约束。联合主席：Veneeta Dayal。助理教授，加州大学圣克鲁斯分校。
提取特征，构建推荐系统......
该项目处理加州大学圣地亚哥分校 Julian McAuley 提供的亚马逊数据集。该项目旨在使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取亚马逊文本评论中讨论的特征。此外，一旦提取出特征，就会构建一个推荐器。为了实现这一点，该项目提出了各种模型，如主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤。首先，清理数据集并进行数据探索以观察数据中的各种趋势。根据评论的评分，创建词云以确定数据集中每个单词的重要性。在初步数据探索之后，使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 提取数据集中讨论的主题。[8,10] 最后，使用这些主题，在主题聚类推荐、无约束矩阵分解和基于内容的过滤等不同模型的帮助下构建推荐器。根据召回率和平均绝对误差等指标，将选择最佳模型。关键词：亚马逊，推荐器，LDA，主题建模，基于内容的过滤，矩阵分解 1.简介 互联网是重要的信息来源。过去几年，电子商务领域取得了长足的发展。几乎所有我们需要的东西都可以在网上轻松获得。亚马逊、eBay 和 Flipkart 等网站在电子商务中发挥着至关重要的作用。亚洲、非洲/中东和拉丁美洲地区超过 60% 的人口愿意在线购物 [7]。据观察，2017 年第一季度，电子商务销售额达到 1057 亿美元 [10]。如果大多数人依赖电子商务网站购物，那么概述网站上发布的有关产品的评论就很重要。其他各种客户都会阅读有关在线发布的任何产品的评论。根据现有的评论和可用的评论数量，客户往往会决定是否购买该产品。网站上任何产品的评论对于决定网站或产品的成功都起着非常重要的作用。
价格建议算法在线平台上
每天都会接待Amazon，eBay和Airbnb等现代在线平台。同时，他们接待了数百万卖家。在这些平台上互动的大量公司和消费者的存在，以及这些交互产生的大量数据，导致最近使用机器学习算法来设定价格的公司最近在公司中激增，希望能比竞争对手获得优势。反过来，这些算法引起了监管机构1和经济学家2的关注，因为它们可以导致事实上的犯罪结果，而无需任何人类干预，从而避免了现有的反托拉斯法律。然而，这种环境的结果是另一个经常被忽视的结果：它涉及平台与卖在其上的公司之间的急性信息不对称。3虽然公司通常只能通过监视自己的交易来获得有关平台上潜在消费者集的最佳粗略信息，但平台能够生成有关这些消费者特征的详细数据。响应这种信息不对称，许多平台开发了与公司本身使用的定价算法相似的推荐算法。这些算法然后为如何根据平台的私人信息提供有关如何对其商品定价的建议。这些价格建议算法对使用在线平台的公司和消费者的后果尚不清楚。但是，他们批判性地认为公司将平台的建议解释为廉价谈话。Pavlov和Berman（2019）在平台是否应该集中定价的背景下研究它们的用途，并发现与集中定价相比，与价格建议结合使用的定价和价格建议可以通过增加的竞争来使消费者受益。相比之下，在本文中，我认为构建价格建议算法可以解决两个技术问题 - 否则，该平台可以处理其数据并为潜在的大量公司提供有用的价格建议，也是一个战略性问题，这是一个战略性问题，这是一个战略性问题 - 它允许平台与公司共享其私人信息的特定计划，从而使其不得不廉价地进行交谈，因此可以使该公司的私人信息交流。由于价格建议算法允许平台投入给定的价格建议方案，因此平台在构造它们时会面临信息设计问题。一方面，他们可以与公司共享更多信息，从而允许公司设置
平台辅助拍卖的基础
今天，在Google和eBay等中介平台的帮助下进行了许多拍卖。这些平台是买卖双方的聚会点，并为其服务收取费用。我们指的是平台辅助拍卖的拍卖。传统上，拍卖理论文献主要集中于设计拍卖，以激励买家真实地竞标，假设平台始终忠实地实现拍卖。但是，在实践中，已经发现这些平台可以操纵拍卖以赚取更多利润，从而导致了高度的反托拉斯诉讼。我们提出了一个新的模型，用于在无许可设定中研究平台辅助拍卖，任何人都可以注册和参加拍卖。我们探索是否有可能在这种新模型中设计梦想拍卖，因此诚实的行为是每个买家，平台，卖方以及平台销售商或平台买家联盟的公用事业最大化策略。通过可行性和不可行结果的收集，我们仔细地将平台辅助拍卖的数学格局构成。有趣的是，我们的工作揭示了密码学与机理设计之间的令人兴奋的联系。我们展示了密码学如何借出具有梦境属性的效率平台辅助拍卖的设计。尽管一系列作品也使用了多方计算（MPC）或区块链来消除对受信任拍卖师的依赖，但我们的工作在几个方面本质上是不同的。首先，当服务提供商（例如，实现MPC或区块链协议的节点）具有战略意义，并且可以与卖方或买家相关时，我们就开始对游戏理论含义进行系统的探索。第二，我们观察到标准MPC文献中使用的完整模拟范式太严格，导致高渐近成本。特别是，由于每个玩家在拍卖协议中都有不同的私人结果，因此，据我们所知，在玩家中运行任何通用MPC协议都会产生至少N 2总成本，而N是买家的数量。我们提出了一个新的模拟概念，称为“公用事业为主导的仿真”，该概念足以保证拍卖中所需的游戏理论属性。在这个新的模拟概念下，我们展示了如何设计具有准线性效率的效率拍卖协议，该协议对任何通用方法都具有n倍的改善。