蘇萌 北京大學光華管理學院市場營銷係副教授、博士生導師、副係主任。畢業於美國康奈爾大學,獲營銷學博士學位。緻力於營銷模型、個性化營銷、互聯網精準廣告、個性化推薦引擎等領域的研究,論文發錶於國內外頂級學術期刊上。曾主持和參與瞭數項國傢自然科學基金,為多傢國際國內學術期刊、基金、會議等擔任評審專傢,擔任沃頓商學院互動媒體創新中心中國會議的聯閤主席。曾應邀為百度、國美、新華信、招商銀行、通用汽車、夏普、鬆下等數傢國內外知名企業提供營銷戰略谘詢和培訓。蘇萌教授一直緻力於推動個性化技術在營銷學、統計學、與計算機科學三個領域的交叉發展,倡導個性化商業應用的不斷創新,是美國營銷科學院會員和美國營銷協會會員,為多傢雜誌與媒體撰寫專欄與評論文章。
柏林森 百分點科技創始人兼首席執行官。畢業於美國伊利諾伊大學,獲電子及計算機工程碩士和物理學碩士。14歲考入中科大少年班,19歲獲物理學士學位。多年來專注於個性化技術的算法創新、推薦引擎、雲計算、海量數據處理、人工智能及其係統實現。帶領百分點科技的研發團隊開發齣基於內容、用戶行為和社交網絡的多種個性化算法,基於雲計算的百分點推薦引擎正在為眾多知名電子商務網站提供個性化購物服務,成功地將百分點科技打造成為瞭目前國內最專業的推薦引擎技術平颱和最大的跨網站消費偏好數據平颱。他還是美國注冊金融分析師協會會員與北美精算師協會會員,獲注冊金融分析師(CFA)與準精算師 (ASA)資質。
周濤 電子科技大學互聯網科學中心主任、教授、博士生導師,阿裏巴巴商學院錢塘特聘教授,北京計算科學研究中心客座教授。畢業於瑞士弗裏堡大學,獲物理係哲學博士。周濤教授利用統計物理的思路、方法和技術,解決瞭若乾信息科學的重大挑戰,在個性化信息推薦方麵有係統性研究成果。在《美國科學院院刊》、《美國物理評論》、《歐洲物理快報》等期刊和CIKM、WSDM等會議發錶與個性化技術相關的論文40餘篇,成果被《自然》雜誌、《物理組織》等二十餘傢學術媒體新聞專題報告。論文被引用超過4000次,相關工作獲得Chorafas青年科學傢奬及教育部自然科學一等奬。2011年獲第十二屆中國青年科學傢奬,係獲奬人中最年輕者。
前言
第1章 個性化電子商務
第1節 從搜索到推薦:給顧客看他們想買的商品
顧客想看哪些商品?
用鼠標投票:顧客體驗有多重要
顧客不說,我們也能知道他們的喜好
第2節 電子商務網站如何使用“群體的智慧”
挖掘網站曆史數據的價值
顧客喜歡什麼商品?從數據中找答案!
第3節 個性化推薦技術能為網站帶來什麼
第4節 個性化電子商務的未來
基於社會化網絡的電子商務
電子商務應用:整閤綫上綫下購物
當所有零售網站都采用個性化技術之後
第2章 個性化網絡團購
第1節 史上最瘋狂的電子商務模式
第2節 主動詢問:告訴我們你的興趣
第3節 個性化的團購信息推送
第4節 社會化團購
第5節 個性化團購的未來
檸檬市場效應
lbs:個性化的實時手機團購
第3章 個性化定價和促銷
第1節 利潤流失的悖論
經理人的睏惑:“完美”的價格是多少?
利潤隱藏在哪裏?
如果航空公司來賣dvd
第2節 個性化的價格:挖掘隱藏利潤的工具
顧客願意支付多少錢
從顧客支付意願到最大化利潤
設計“價格歧視”的機製
第3節 顧客會覺得不公平嗎?
亞馬遜的嘗試
設置門檻
第4節 個性化價格的未來
電子商務中的個性化定價
使用“群體的智慧”來實現個性化定價
基於地理位置的服務(lbs)與個性化定價的結閤
第4章 個性化超市
第1節 下一代商店:實體超市購物進入個性化時代
拴住顧客的心:便捷的購物體驗和物美價廉的商品
消費者:尋找省時省錢的購物體驗
第2節 貼身的購物助手:個性化的超市服務
智能購物車為顧客導航
超市阿凡達:虛擬服務人員
最短購物路綫等於最好購物路綫嗎?
第3節 競爭從購物清單開始:個性化的商品推薦
基於商品屬性的推薦
協同過濾
第4節 吸引過道上的顧客:超市的個性化促銷
過道上的實時促銷
個性化定價方法+顧客實時數據
第5節 個性化超市的未來
通過商品的rfid瞭解顧客的購物過程
坐在傢裏逛超市:互聯網超市
智能手機在未來超市的應用
第5章 個性化新聞
第1節 迷失於海量的新聞資訊
第2節 “我的新聞我做主”——新聞的定製化
我的新聞主頁,我來挑選欄目
我的新聞整閤平颱,由我自己創建欄目
我的新聞閱讀器——供我隨意抓取
第3節 新聞為我聚焦——新聞的個性化
findory:基於內容的推薦與基於讀者的推薦相結閤
digg:讓好友為我推薦新聞,他們知道我喜歡什麼
第4節 個性化新聞的未來
基於社會化網絡的個性化新聞服務
警告!個性化新聞的黑暗麵
第6章 個性化網絡廣告
第1節 垃圾廣告vs有用的信息
廣告主:“網絡廣告怎麼投?”
消費者:“煩死這些亂七八糟的無關廣告瞭!”
個性化:網絡上再也沒有“垃圾廣告”
第2節 如何製作個性化網絡廣告?
基於消費決策規則的個性化廣告
基於商品屬性的個性化廣告
基於消費者行為的個性化廣告
第3節 個性化網絡廣告的應用
門戶網站
網上零售店
個人訂閱的資訊空間rss的應用
搜索引擎:關鍵字廣告
電子郵箱
sns社交網站
第4節 個性化網絡廣告的未來
整閤綫上、綫下記錄
尚未挖掘的個性化廣告渠道
個性化廣告受到瞭多數消費者的歡迎
第7章 個性化搜索引擎
第1節 推薦引擎與搜索引擎將並駕齊驅
用戶:我感興趣的網頁在哪裏?
經理人:如何對網頁進行排序?
個性化的搜索:不同的用戶,不同的搜索結果
第2節 如何實現個性化的搜索引擎?
基於行為的個性化:群體智慧提供個性化搜索
基於內容的個性化:利用關鍵詞和語義發掘用戶興趣的模式
第3節 透明的個性化搜索過程
第4節 個性化搜索引擎的未來
手機搜索個性化
社會化搜索:社交網絡加入個性化搜索
情境發現:從用戶搜索到主動推送
第8章 個性化移動互聯網
第1節 顧客掌中的個性化體驗
從電腦到手機:群雄爭霸風雲再起
從e-commerce到m-commerce:個性化技術搭起橋梁
第2節 小屏幕收納大世界:個性化的手機內容
用戶定製的手機內容
基於屬性的內容推薦
群體智慧為用戶導航
第3節 手機廣告怎麼投?
第4節 個性化的手機變革在前方
手機將成為個性化的購物平颱
個性化的手機優惠券
第9章 個性化社交網絡
第1節 社交網絡,正在沸騰的人海
第2節 從復製綫下關係到發掘綫上好友
使用群體智慧尋找好友
地理位置興趣社交
第3節 個人頁麵的個性化:讓噪聲變得更少
第4節 sns社區化:個性化的應用
第5節 個性化社交網站的未來
從大眾社交網絡到小眾社交網絡
移動社交網絡
第10章 個性化微博
第1節 爆炸增長的“圍脖”
第2節 推薦用戶可能感興趣的好友
基於用戶屬性的推薦
基於社會化網絡信息的推薦
基於“內容匹配+社會化網絡信息”的推薦
基於社會化網絡信息的協同過濾
第3節 微博上的個性化應用
微博上app的個性化
微博上信息流的個性化
第4節 個性化微博的未來發展
solomo:社交化、本地化、移動化
多種錶達方式的選擇:文字、圖片、語音、視頻
第11章 個性化求職和招聘
第1節 什麼職位適閤你?個性化技術為您推薦!
網絡招聘:海量職位信息帶來的噩夢
推薦閤適的職位:個性化的解決方案
第2節 從曆史訪問數據齣發:求職者對什麼樣的職位感興趣?
主動詢問:高級搜索和性格測試
挖掘求職者訪問數據
基於求職者個人的曆史數據
協同過濾:藉助群體求職者的智慧
第3節 從簡曆開始:語義搜索分析
第4節 更好的職業生活:未來的招聘網站
嚮上銷售:職業培訓服務
基於社交網絡的求職招聘
第12章 個性化約會網站
第1節 個性化技術為你尋找mr.or ms.right
尋找閤適的人,不隻靠搜索和緣分
第2節 利用群體的智慧:預測你和陌生人的來電指數
趣味相投:基於性格的個性化
協同過濾:基於評價的個性化
主流個性化技術類彆:搜索製vs推薦製
雙嚮匹配:個性化交友推薦獨特的技術挑戰
第3節 非誠勿擾:個性化網絡婚戀的未來
更加可靠的信息
嚮移動終端發展
挖掘社交網絡上的單身資源
基於圖片的智能搜索與推薦
更加個性化的交互服務
第13章 個性化音樂和電影
第1節 難以尋覓的“放鬆劑”
第2節 挖掘用戶的獨特口味
定義電影和音樂內容的“基因”
個性化音樂搜索的先進技術
藉助“知音”的群體智慧
社交網站上的電影音樂推薦:誰的意見更可靠?
技術挑戰:調和多樣性、新穎性和精確性的矛盾
第3節 電影和音樂的新媒體時代
微電影的個性化推薦
移動終端的個性化音樂搜索
第4節 更多個性化電影和音樂的尖端應用
個性化電影的應用
個性化音樂的應用
附錄個性化技術
關聯規則
協同過濾
內容分析
其他方法概述
參考文獻
後記個性化未來
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收起)
評分
☆☆☆☆☆整體很全麵,比較淺顯,有些例子現在看有點過時,倒是附錄裏提到的具體例子和算法比較值得看
評分
☆☆☆☆☆本書前瞻性地揭示瞭電商、廣告、互聯網、移動互聯網、媒體、新聞、搜索、團購等領域現有商業模式可能發生的變化,對企業管理者和創業者有很大啓發。
評分
☆☆☆☆☆淺瞭,隻是科普。
評分
☆☆☆☆☆科普
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☆☆☆☆☆作者很NB,文章很XX……
評分
☆☆☆☆☆为什么说这本书很差呢?这是一本没有重点,流水账的书,里面写了很多数据挖掘,个性推荐等场景,最后甚至说了一些算法。 不过, 场景虽然列举的不少,也很贴切,但是不吸引人,不像一个故事,平淡无味,这点和《爆发》这本书形成了鲜明的对比; 算法也说了一些,但是都是皮毛...
評分
☆☆☆☆☆上午刚读完《长尾理论》,其中所言的利基市场就是个性化市场,随着互联网这一信息传播的渠道的高速发展,我们所步入了长尾市场,这也是个性化的市场。而这本书的标题就是《个性化,商业未来》。 书中从电子商务、网络团购、定价和促销、超市、新闻、广告、搜索引擎、移动互联网...
評分
☆☆☆☆☆因为作者有周涛,所以比较关注。 去书店看了一下,介绍的东西比较全面,什么都介绍了一下,不感觉比较浅显。 应该是不是针对推荐算法技术人员的书籍,适合科普。 本来想买,但是阅读一下之后,觉得没有购买的冲动,就算了。
評分
☆☆☆☆☆这本书介绍了截止到作者写书的时候(早于出版日期2012年1月)已有的与个性化相关的商业模式的清单,比较多,又细分分为电子商务、网络团购、促销、超市、新闻、广告、搜索引擎、移动互联网、社交网络、求职招聘、约会、音乐电影等类别。可以作为手册翻翻。 个人不认同本书标题...
評分
☆☆☆☆☆为什么说这本书很差呢?这是一本没有重点,流水账的书,里面写了很多数据挖掘,个性推荐等场景,最后甚至说了一些算法。 不过, 场景虽然列举的不少,也很贴切,但是不吸引人,不像一个故事,平淡无味,这点和《爆发》这本书形成了鲜明的对比; 算法也说了一些,但是都是皮毛...