国内个性化阅读服务汇总

一、个性化阅读简介

所谓个性化阅读,个人的理解就是基于用户的兴趣(兴趣的获取可以是基于现有的社会化服务或者用户的阅读过程),生成用户感兴趣的阅读内容,其核心在于用户兴趣的获取和基于用户兴趣的内容推荐。国外比较著名的个性化阅读应用是Zite。

二、国内个性化阅读服务

微观是由点趣科技推出的移动个性化阅读应用,只要选择你的兴趣点,就会为你推荐你感兴趣并且适合移动阅读的内容。使用阅读,推荐的内容就会越准确,同时也可以发现兴趣相同的朋友。(Via)

链接:http://www.wguan.cn/

指阅是一款和Zite类似的个性化阅读应用,是一款资讯发现与阅读应用,致力于打造适合用户个性化口味的阅读体验。指阅将互联网上的繁多资讯收集梳理,以『话题』的形式重新组织成“微媒体”,帮助用户方便快速地发现感兴趣的内容。(Via)

链接:http://zhiyue.me/index.html

无觅个性化阅读社区开始会根据用户绑定的微博,分析用户兴趣,进行推荐;之后会根据用户“喜欢按钮”等行为,来不断学习,优化推荐,并且能够根据用户兴趣实时调整和刷新推荐结果。无觅个性化阅读内容的来源除了相关文章插件以外,还从各大门户等主流网站上抓取的内容。此外用户也可以关注其他的用户并且将其放入自定义的”圈子“内来管理关注的用户喜欢的内容。(Via)
链接:http://www.wumii.com/

VivaMe维我是VIVA(维旺明)推出的iPad上的个性化阅读应用。产品设计理念是在信息泛滥时代为每个用户带来精准个性化的信息过滤,让你在繁杂,纷忙的世界里找到一份属于自己的清凉与便捷。VivaMe维我同时将信息控制的权利和自由交给用户,让每个用户成为自己的主编,创造出只属于自己的信息日报。

链接:http://itunes.apple.com/cn/app//id483068411?mt=8

牛赞网: 是一个性化推荐内容的网络,专注于个性化阅读。牛赞网是为了解决信息过载问题而产生的,它是一款新闻内容阅读过滤器,它通过来自用户的行为和数据的支撑衍变成为个性化的推荐。(Via)

链接:http://www.newzan.com/

“酷云阅读”是一款个性化泛阅读软件。它通过语义分析技术对文章、视频内容进行归类整理,通过用户行为分析绘制用户肖像,由智能推荐算法将内容推送给用户,并根据用户对内容的反馈不断优化推荐效果。(Via)

链接:http://www.kuyun.com/

喜分分为你提供个性化,社交化的阅读,帮你解决信息过载问题。喜分分根据你关注的话题,与好友喜好相似程度和订阅的频道为你推荐最感兴趣的网络内容; 方便你导入并整理你在社交网络(人人,微博,Google Reader)上的分享或收藏; 通过标签体系和精选链接让你发现特定领域下最有价值的资源。

链接:http://www.xifenfen.com/

阅米网-发现你的阅读DNA: 不同于传统的新闻网站,阅米是为每个人量身定做的个性化阅读工具。它像一只聪明的猫头鹰,用它那双大眼睛,仔细观察你的阅读和操作,发现你的阅读DNA,帮你挑选感兴趣的热门资讯。你可以只是简单的阅读感兴趣的内容,也可以主动告诉它你更想看什么。随着你不断的参与和使用,它会越来越聪明,越来越懂你,推荐的也越来越精准。

链接:http://www.yuemee.com/

微发现是你的个人专属发现引擎,是一个能让你感兴趣的信息自己来找你的应用。系统会自动学习、分析你的兴趣爱好, 然后主动从云端的海量数据(包括但不限于微博)中发现你可能最感兴趣也最热门的信息, 并在第一时间主动推送给你看。

链接:http://weifaxian.com/

三、问题和挑战

如何有效获取用户的兴趣:用户的阅读兴趣往往很泛,泛意味着这种兴趣获取的难度的成本会更高,如何基于现有的社会化服务或者阅读过程更好的获取用户兴趣是一个需要研究的话题。

如何更有效的推荐阅读内容:推荐阅读内容的难度可能大于电影、音乐和图书,因为电影、音乐和图书都有相对固定的维度,而根据阅读内容来挖掘用户的兴趣可能难度会更大。

当然最大的挑战在于:个性化阅读其实基于一个前提就是能够推荐用户感兴趣的内容,而实际的过程中如果不能给每个用户推荐感兴趣的内容(或者说这个会有个过程),那如何形成用户的粘性?另外个人的一个困惑是个性化阅读的需求真的有那么强么?

四、小结

个性化阅读是主菜还是点心?如果是主菜,那么可能目前所有的阅读应用,包括鲜果、Zaker、新浪视野和腾讯爱看等未来都会殊途同归。个性化阅读出了获取用户兴趣的方式和推荐的准确性以外,未来如何在内容和策略上实现差异化的竞争可能会是本质上的竞争。

来源:http://www.web20share.com/2012/01/personalized-reading-china.html

时间: 2024-09-19 08:36:48

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