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当位置服务遇上个性化推荐

  对于移动互联网应用而言,除了传统互联网所积累的海量信息、各种丰富应用可供使用外,移动互联网本身也生产了海量的内容和应用,怎样准确识别用户的喜好并在此基础上向用户推荐最相关的产品、服务、信息是解决所谓信息超载问题的有效手段之一。
  不管是基于内容过滤(ContentBasedfiltering)、基于协同过滤(Collaborativefiltering)的个性化推荐技术,基于互联网的个性化推荐基本上还是基于用户行为历史(购买行为、点击行为、收藏行为、点评行为等)当前内容场景(例如正在浏览的图书、正在交流的SNS好友等)来进行上下文推荐的,可以说互联网个性化推荐主要还是偏重于线上服务本身的,对于用户的位置因素以及相关的因素并没有太多的考虑。
  与基于互联网的个性化推荐相比,基于位置服务的个性化推荐似乎更有意思。基于位置服务的个性化推荐之所以与基于互联网的个性化推荐有所差异,除了位置因素外,还包括时间因素、人的因素,按照1H5W的框架来梳理一下基于位置服务的个性化推荐会发现,引入位置因素、人的因素、时间因素后,个性化推荐会出现很多有趣的应用场景,最为重要的是莫过于线上服务与线下传统服务的结合与互动。
  与传统互联网的个性化推荐主要局限于各大网站站内内容相对比,影响移动互联网个性化推荐另外一个重要因素是平台开放性。对于移动互联网本身由于有传统互联网所积累的各种丰富应用可供使用,在面临传统互联网巨头们先天的优势,移动互联网时代的个性化推荐不应当只是固步自封,应当采取更开放的心态,不要指望在移动互联网时代重新构建一个全新的平台,让用户完整地黏在上面,应当整合用户在互联网上所使用的各种已有应用和用户数据来作为推荐的基础。当然有很大一部分要依赖于传统互联网巨头们的开放性,但开放是互联网、移动互联网的精神所在和必然趋势。
  可以说基于位置服务的个性化推荐比传统互联网的个性化推荐对于推荐引擎的技术要求更高。如果说位置服务是移动互联网的杀手级应用的话,那么基于位置服务的个性化推荐必然是其中最核心的技术之一。
  1、个性化推荐的1H5W
  1。1、when时间
  o过去一会儿
  o当下
  o即将
  1。2、where地点
  o在什么地点
  o在什么地点周边
  1。3、who人物
  o我
  o我的朋友
  o和我素昧平生但臭味相投的人
  1。4、what什么
  o我已做什么正在做什么想做什么
  o我的朋友已做什么正在做什么想做什么
  o和我素昧平生臭味相投的人已做什么正在做什么想做什么
  o已经发生什么事情正在在发生什么事情即将发生什么事情
  o什么热点
  1。5、why为何
  o获取信息传播信息
  o交朋友
  o找乐子
  o做交易
  o无聊闲逛
  o等等
  1。6、how怎样
  o怎样让我方便快捷地获得需要的信息
  o怎样让我方便快捷地完成信息分享
  o怎样让我方便快捷找到兴趣爱好的朋友
  o怎样让我方便快捷找到我喜欢的有趣的事
  o怎样让我方便快捷完成交易
  o怎样让我在闲逛中得到惊喜
  o等等
  2、个性化推荐的信息源
  2。1、当前地理位置信息
  2。2、周边的商家信息
  2。3、周边的营销信息
  o促销
  o秒杀
  o广告
  o抽奖
  o互动游戏
  o等等
  2。4、周边的活动
  o聚会
  o会议
  o演唱会
  o观影会
  o集采
  o团购
  o等等
  2。5、周边的突发事件
  2。6、SNS信息
  o附件的好友
  o附近兴趣爱好相投的人
  o附近的圈子
  2。7、社会化媒体信息
  o微博
  o广场
  o纸条
  2。8、交易信息
  o团购
  o集采
  o购买
  o交换
  o等等
  2。9、个人信息
  o当前位置
  o活动轨迹
  o状态
  o微博
  o收藏
  o好友
  o关注的人商家活动事件
  o参与的活动
  o参与的交易
  o参加的圈子
  o等等
  2。10、排行榜
  o热点事件排行榜
  o商家活动排行榜
  o微博排行榜
  o潮人排行榜

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