在上週晚上冒著大雨參加了it龍門陣主辦的，由口袋購物候迅發表的主題為「智慧型推薦在移動電子商務中的應用」的主題演講。在演講中，候迅提出了一種」發現式無意識購物「的觀點。很多人在很多時候，去商場，或者去壓馬路，可能並不是專門買什麼而去的，或者是為了專門買什麼而去，但是在逛的過程中，發現了一些**資訊、一些吸引眼球的廣告、一些好玩感興趣的東西等等，在很大可能上會產生購買行為。
由於手機的移動性，隨處可用，無處不在，我覺得在移動網際網路上實現」發現式無意識購物「更具有意義。使用者購物，使用者在手機上逛街，這些都是使用者行為，但是怎麼提供給使用者虛擬的購物環境，也就是這個」街「，讓使用者在無目的行為中，產生興趣，促使消費，這就是移動網際網路應用開發商應該考慮的問題。
現實生活中，我的購物環境，也就是這個街，正常情況是個死的。你今天去，還是明天去，店鋪商品一般變化不大。但是在移動網際網路的虛擬環境下，就不會存在這種情況。他沒有時間性，沒有區域性。在現實中逛街，當你在店鋪裡面發現了一件自己感興趣的商品，那麼店員就會給你講解溝通。在網路上，當然不會存在類似的角色，但是，我覺得，智慧型推薦提供了類似的功能。
智慧型推薦、推薦引擎、個性化智慧型推薦，這些都是在電子商務領域不可缺少的功能和研究課題。通過對使用者行為的分析，使用者分類聚合，推薦使用者可能感興趣的商品，這就是商品推薦引擎的目錄。
個性化智慧型推薦，我覺得也可以稱之為基於上下文的推薦。使用者個性化推薦區別於普適推薦，使用者在使用應用時，有一些當時的使用場景，即上下文資訊，比如時間、所處地理位置、活動狀態、網路狀態等等。
基於上下文的個性化智慧型推薦，這是乙個目前在學術界研究的乙個難點課題，據我所知目前還沒有完善的模型。在實際應用中，我覺得可以這麼處理，一種方法是 利用上下文資訊在資料處理前進行過濾，另一種方式是在資料處理後，利用上下文資訊對結果進行過濾，第三種方法就是在執行時，根據上下文資訊參與資料運算。我覺得前兩種方法應該更容易些。
無論是傳統的普適推薦，還是個性化推薦，還是基於上下文的個性化推薦，都離不開基本數學理論，但是針對實際應用場景，採用適合自己的演算法，模型，還是需要在實踐應用中進行逐步調整。
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