个性化

内容简介：

苏萌 北京大学光华管理学院市场营销系副教授、博士生导师、副系主任。毕业于美国康奈尔大学，获营销学博士学位。致力于营销模型、个性化营销、互联网精准广告、个性化推荐引擎等领域的研究，论文发表于国内外顶级学术期刊上。曾主持和参与了数项国家自然科学基金，为多家国际国内学术期刊、基金、会议等担任评审专家，担任沃顿商学院互动媒体创新中心中国会议的联合主席。曾应邀为百度、国美、新华信、招商银行、通用汽车、夏普、松下等数家国内外知名企业提供营销战略咨询和培训。苏萌教授一直致力于推动个性化技术在营销学、统计学、与计算机科学三个领域的交叉发展，倡导个性化商业应用的不断创新，是美国营销科学院会员和美国营销协会会员，为多家杂志与媒体撰写专栏与评论文章。

柏林森 百分点科技创始人兼首席执行官。毕业于美国伊利诺伊大学，获电子及计算机工程硕士和物理学硕士。14岁考入中科大少年班，19岁获物理学士学位。多年来专注于个性化技术的算法创新、推荐引擎、云计算、海量数据处理、人工智能及其系统实现。带领百分点科技的研发团队开发出基于内容、用户行为和社交网络的多种个性化算法，基于云计算的百分点推荐引擎正在为众多知名电子商务网站提供个性化购物服务，成功地将百分点科技打造成为了目前国内最专业的推荐引擎技术平台和最大的跨网站消费偏好数据平台。他还是美国注册金融分析师协会会员与北美精算师协会会员，获注册金融分析师（CFA）与准精算师 （ASA）资质。

周涛 电子科技大学互联网科学中心主任、教授、博士生导师，阿里巴巴商学院钱塘特聘教授，北京计算科学研究中心客座教授。毕业于瑞士弗里堡大学，获物理系哲学博士。周涛教授利用统计物理的思路、方法和技术，解决了若干信息科学的重大挑战，在个性化信息推荐方面有系统性研究成果。在《美国科学院院刊》、《美国物理评论》、《欧洲物理快报》等期刊和CIKM、WSDM等会议发表与个性化技术相关的论文40余篇，成果被《自然》杂志、《物理组织》等二十余家学术媒体新闻专题报告。论文被引用超过4000次，相关工作获得Chorafas青年科学家奖及教育部自然科学一等奖。2011年获第十二届中国青年科学家奖，系获奖人中最年轻者。

作者简介：

苏萌 北京大学光华管理学院市场营销系副教授、博士生导师、副系主任。毕业于美国康奈尔大学，获营销学博士学位。致力于营销模型、个性化营销、互联网精准广告、个性化推荐引擎等领域的研究，论文发表于国内外顶级学术期刊上。曾主持和参与了数项国家自然科学基金，为多家国际国内学术期刊、基金、会议等担任评审专家，担任沃顿商学院互动媒体创新中心中国会议的联合主席。曾应邀为百度、国美、新华信、招商银行、通用汽车、夏普、松下等数家国内外知名企业提供营销战略咨询和培训。苏萌教授一直致力于推动个性化技术在营销学、统计学、与计算机科学三个领域的交叉发展，倡导个性化商业应用的不断创新，是美国营销科学院会员和美国营销协会会员，为多家杂志与媒体撰写专栏与评论文章。

柏林森 百分点科技创始人兼首席执行官。毕业于美国伊利诺伊大学，获电子及计算机工程硕士和物理学硕士。14岁考入中科大少年班，19岁获物理学士学位。多年来专注于个性化技术的算法创新、推荐引擎、云计算、海量数据处理、人工智能及其系统实现。带领百分点科技的研发团队开发出基于内容、用户行为和社交网络的多种个性化算法，基于云计算的百分点推荐引擎正在为众多知名电子商务网站提供个性化购物服务，成功地将百分点科技打造成为了目前国内最专业的推荐引擎技术平台和最大的跨网站消费偏好数据平台。他还是美国注册金融分析师协会会员与北美精算师协会会员，获注册金融分析师（CFA）与准精算师 （ASA）资质。

周涛 电子科技大学互联网科学中心主任、教授、博士生导师，阿里巴巴商学院钱塘特聘教授，北京计算科学研究中心客座教授。毕业于瑞士弗里堡大学，获物理系哲学博士。周涛教授利用统计物理的思路、方法和技术，解决了若干信息科学的重大挑战，在个性化信息推荐方面有系统性研究成果。在《美国科学院院刊》、《美国物理评论》、《欧洲物理快报》等期刊和CIKM、WSDM等会议发表与个性化技术相关的论文40余篇，成果被《自然》杂志、《物理组织》等二十余家学术媒体新闻专题报告。论文被引用超过4000次，相关工作获得Chorafas青年科学家奖及教育部自然科学一等奖。2011年获第十二届中国青年科学家奖，系获奖人中最年轻者。

目录：

前言

第1章　个性化电子商务

第1节　从搜索到推荐：给顾客看他们想买的商品

顾客想看哪些商品？

用鼠标投票：顾客体验有多重要

顾客不说，我们也能知道他们的喜好

第2节　电子商务网站如何使用“群体的智慧”

挖掘网站历史数据的价值

顾客喜欢什么商品？从数据中找答案！

第3节　个性化推荐技术能为网站带来什么

第4节　个性化电子商务的未来

基于社会化网络的电子商务

电子商务应用：整合线上线下购物

当所有零售网站都采用个性化技术之后

第2章　个性化网络团购

第1节　史上最疯狂的电子商务模式

第2节　主动询问：告诉我们你的兴趣

第3节　个性化的团购信息推送

第4节　社会化团购

第5节　个性化团购的未来

柠檬市场效应

lbs：个性化的实时手机团购

第3章　个性化定价和促销

第1节　利润流失的悖论

经理人的困惑：“完美”的价格是多少？

利润隐藏在哪里？

如果航空公司来卖dvd

第2节　个性化的价格：挖掘隐藏利润的工具

顾客愿意支付多少钱

从顾客支付意愿到最大化利润

设计“价格歧视”的机制

第3节　顾客会觉得不公平吗？

亚马逊的尝试

设置门槛

第4节　个性化价格的未来

电子商务中的个性化定价

使用“群体的智慧”来实现个性化定价

基于地理位置的服务（lbs）与个性化定价的结合

第4章　个性化超市

第1节　下一代商店：实体超市购物进入个性化时代

拴住顾客的心：便捷的购物体验和物美价廉的商品

消费者：寻找省时省钱的购物体验

第2节　贴身的购物助手：个性化的超市服务

智能购物车为顾客导航

超市阿凡达：虚拟服务人员

最短购物路线等于最好购物路线吗？

第3节　竞争从购物清单开始：个性化的商品推荐

基于商品属性的推荐

协同过滤

第4节　吸引过道上的顾客：超市的个性化促销

过道上的实时促销

个性化定价方法+顾客实时数据

第5节　个性化超市的未来

通过商品的rfid了解顾客的购物过程

坐在家里逛超市：互联网超市

智能手机在未来超市的应用

第5章　个性化新闻

第1节　迷失于海量的新闻资讯

第2节　“我的新闻我做主”——新闻的定制化

我的新闻主页，我来挑选栏目

我的新闻整合平台，由我自己创建栏目

我的新闻阅读器——供我随意抓取

第3节　新闻为我聚焦——新闻的个性化

findory：基于内容的推荐与基于读者的推荐相结合

digg：让好友为我推荐新闻，他们知道我喜欢什么

第4节　个性化新闻的未来

基于社会化网络的个性化新闻服务

警告！个性化新闻的黑暗面

第6章　个性化网络广告

第1节　垃圾广告vs有用的信息

广告主：“网络广告怎么投？”

消费者：“烦死这些乱七八糟的无关广告了！”

个性化：网络上再也没有“垃圾广告”

第2节　如何制作个性化网络广告？

基于消费决策规则的个性化广告

基于商品属性的个性化广告

基于消费者行为的个性化广告

第3节　个性化网络广告的应用

门户网站

网上零售店

个人订阅的资讯空间rss的应用

搜索引擎：关键字广告

电子邮箱

sns社交网站

第4节　个性化网络广告的未来

整合线上、线下记录

尚未挖掘的个性化广告渠道

个性化广告受到了多数消费者的欢迎

第7章　个性化搜索引擎

第1节　推荐引擎与搜索引擎将并驾齐驱

用户：我感兴趣的网页在哪里？

经理人：如何对网页进行排序？

个性化的搜索：不同的用户，不同的搜索结果

第2节　如何实现个性化的搜索引擎？

基于行为的个性化：群体智慧提供个性化搜索

基于内容的个性化：利用关键词和语义发掘用户兴趣的模式

第3节　透明的个性化搜索过程

第4节　个性化搜索引擎的未来

手机搜索个性化

社会化搜索：社交网络加入个性化搜索

情境发现：从用户搜索到主动推送

第8章　个性化移动互联网

第1节　顾客掌中的个性化体验

从电脑到手机：群雄争霸风云再起

从e-commerce到m-commerce：个性化技术搭起桥梁

第2节　小屏幕收纳大世界：个性化的手机内容

用户定制的手机内容

基于属性的内容推荐

群体智慧为用户导航

第3节　手机广告怎么投？

第4节　个性化的手机变革在前方

手机将成为个性化的购物平台

个性化的手机优惠券

第9章　个性化社交网络

第1节　社交网络，正在沸腾的人海

第2节　从复制线下关系到发掘线上好友

使用群体智慧寻找好友

地理位置兴趣社交

第3节　个人页面的个性化：让噪声变得更少

第4节　sns社区化：个性化的应用

第5节　个性化社交网站的未来

从大众社交网络到小众社交网络

移动社交网络

第10章　个性化微博

第1节　爆炸增长的“围脖”

第2节　推荐用户可能感兴趣的好友

基于用户属性的推荐

基于社会化网络信息的推荐

基于“内容匹配+社会化网络信息”的推荐

基于社会化网络信息的协同过滤

第3节　微博上的个性化应用

微博上app的个性化

微博上信息流的个性化

第4节　个性化微博的未来发展

solomo：社交化、本地化、移动化

多种表达方式的选择：文字、图片、语音、视频

第11章　个性化求职和招聘

第1节　什么职位适合你？个性化技术为您推荐！

网络招聘：海量职位信息带来的噩梦

推荐合适的职位：个性化的解决方案

第2节　从历史访问数据出发：求职者对什么样的职位感兴趣？

主动询问：高级搜索和性格测试

挖掘求职者访问数据

基于求职者个人的历史数据

协同过滤：借助群体求职者的智慧

第3节　从简历开始：语义搜索分析

第4节　更好的职业生活：未来的招聘网站

向上销售：职业培训服务

基于社交网络的求职招聘

第12章　个性化约会网站

第1节　个性化技术为你寻找mr.or ms.right

寻找合适的人，不只靠搜索和缘分

第2节　利用群体的智慧：预测你和陌生人的来电指数

趣味相投：基于性格的个性化

协同过滤：基于评价的个性化

主流个性化技术类别：搜索制vs推荐制

双向匹配：个性化交友推荐独特的技术挑战

第3节　非诚勿扰：个性化网络婚恋的未来

更加可靠的信息

向移动终端发展

挖掘社交网络上的单身资源

基于图片的智能搜索与推荐

更加个性化的交互服务

第13章　个性化音乐和电影

第1节　难以寻觅的“放松剂”

第2节　挖掘用户的独特口味

定义电影和音乐内容的“基因”

个性化音乐搜索的先进技术

借助“知音”的群体智慧

社交网站上的电影音乐推荐：谁的意见更可靠？

技术挑战：调和多样性、新颖性和精确性的矛盾

第3节　电影和音乐的新媒体时代

微电影的个性化推荐

移动终端的个性化音乐搜索

第4节　更多个性化电影和音乐的尖端应用

个性化电影的应用

个性化音乐的应用

附录个性化技术

关联规则

协同过滤

内容分析

其他方法概述

参考文献

后记个性化未来