个性化推荐在移动互联网业务中的应用

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1、电信科学2012年第3期专题:SoLoMo的移动互联网应用个性化推荐在移动互联网业务中的应用张玉忠,袁立宇,徐雄(中国电信股份有限公司广东研究院广州510630)摘要以SoLoMo为标志的新一轮商业模式带动了移动互联网时代用户的上网行为及消费方式的转变,用户对互动性、实时性服务的需求愈发迫切,服务差异化和需求个性化的期望也为数据挖掘和应用提供了新的机遇和挑战。本文从移动互联网用户的行为知识库开放平台、智能化用户模型关键技术、个性化信息推荐及应用等几个方面,探索如何构造一个共赢的移动生态产业链体系。关键词SoLoMo;用户行为分析;云计算;数据挖掘需求,

2、为用户提供个性化、差异化的服务;以产品的生命1前言周期理论为指导,适时更新产品功能或开发出新产品,2011年2月JohnDoerr首次提出“SoLoMo”概念后,持续刺激用户对产品的兴趣,增加用户黏性,实现用户由social(社交)、local(本地化)和mobile(移动)所标识的价值最大化。这一新的移动互联网发展趋势被业界广泛认可,认为2业务运营发展的关键问题SoLoMo模式是用户消费模式、基础信息建设、移动技术变革等多方面的融合和统一。中国电信集团公司(以下简称移动互联网时代,用户的规模化经营愈发重要,没有中国电信)在向现代化“综合信息服务提供商

3、”的转型过程市场份额作基础就难言生存,更别谈发展。工业和信息化中,业务模式互联网化的特性逐步显现并越来越明显;特部发布的统计数据显示,截至2011年年底,我国的3G别是在移动互联网进入高速发展时期后,根据中国电信对用户总数达1.28亿户,其中,中国电信的3G用户移动互联网时代发展的精准解读和定位而提出的“新三超过3700万户,且有近一半的3G用户使用中国电信天者”战略目标表明,移动业务应用的一个重要方向就是要翼智能终端。这些智能终端为移动互联网业务的兴起和发站在移动互联网时代的前列,并加强了其在价值高端区域展奠定了强有力的基础,除手机移动终端外,其他各

4、种平的地位。板电脑、电子阅读器、移动导航等设备终端同样也承载着在SoLoMo趋势下,成功的移动互联网应用再次证大量的移动应用。明,要以战略性的高度来重视客户的需求和体验,技术相比于传统的固话、PC互联网业务,移动互联网时代和应用两手抓,更多地激发用户在应用中互动性、实时是个性化更明显的时代,用户提出了更高的能动性需求:性的参与意识,充分运用数据挖掘理念,精确聚焦用户用户不再满足于被动地接受信息浏览、信息推送等服务模27专题:SoLoMo的移动互联网应用式,而是希望以参与者的身份与内容提供商一起通过自制户活跃度更低,产品的同质化竞争激烈。故需要通过多种或

5、定制的方式来展示自己的独特个性,这也是SNS、UGC方式吸引用户,提升产品的用户体验,用户的深度参与反等在社交媒体网站火爆的重要原因。因此,移动互联网业过来进一步刺激新的创意型产品。除了常规的界面动效设务更需要收集这些用户的行为特征,以新颖的创意和可持计、内容定期更新外,精确的屏幕适配性(屏幕尺寸、屏幕续的功能优化来吸引用户,以极致的用户体验来提高用户分辨率)、便捷的输入输出(如话音交互、手势指令)都会给的黏性,并在规模化的基础上,提供便捷新颖的交互性产用户的体验得以升级。品,促进移动互联网类业务的创新和发展。2.3提供合理的用户引导是产品规模化的前提

6、在移动互联网业务中,以满足用户个性化需求为关移动用户的使用技能差异很大,因此提供合理的用户键出发点,成功把握移动互联网时代个性化、差异化的市引导可以帮助用户更好地使用产品,最终提升用户满意场先机,甚至成为业务规则的制定者,需要把移动互联网度。不同于PC界面,移动终端的界面多受屏幕尺寸、适配的内容、产品与用户的年龄、身份、职业等自然属性和消费繁琐等条件所限,再加上产品功能的不断膨胀,在简化设特点、个性偏好、动态需求等特点相关联,结合下面描述的计界面和追求功能丰富的二难选择之间,需要辅助以必要移动互联网业务特点,以数据挖掘的技术手段,如挖掘潜的引导,告之产

7、品的主要功能和独有特色,从而引导用户在用户、提供用户分群和进行交叉营销等,做大做强整个正确的操作和完成产品的主要功能,而不至于迷失在应用产业链。中而放弃产品。这些引导要建立在收集大量用户行为特征2.1个性化的用户数据分析是产品成败关键的基础上,综合分析用户的多种差异而得出的,甚至可以SoLoMo应用的基础是个性化信息的整合,因此建立为了某类用户而定制。具备能力开放功能的移动用户行为知识库平台是SoLoMo2.4发挥终端优势是提高用户体验的重要途径应用的必要前提。硬件功能:本地化位置服务(locationbasedservices,首先,快速圈住一批用户

8、是产品成功的先决条件。中LBS)是目前阶段移动互联网产品中应用最广和最容易接国电信的基础业务积

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