网站个性化信息服务研究
电商个性化推荐服务提升策略
电商个性化推荐服务提升策略第一章个性化推荐概述 (3)1.1 个性化推荐的定义与意义 (3)1.1.1 个性化推荐的定义 (3)1.1.2 个性化推荐的意义 (3)1.2 个性化推荐的发展历程 (3)1.2.1 传统推荐阶段 (3)1.2.2 协同过滤阶段 (3)1.2.3 深度学习阶段 (3)1.3 个性化推荐的技术原理 (4)1.3.1 数据采集与处理 (4)1.3.2 特征工程 (4)1.3.3 推荐算法 (4)1.3.4 模型评估与优化 (4)第二章用户画像构建 (4)2.1 用户行为数据采集 (4)2.2 用户特征属性提取 (5)2.3 用户画像建模与优化 (5)第三章推荐算法研究 (6)3.1 内容推荐算法 (6)3.1.1 算法概述 (6)3.1.2 特征提取 (6)3.1.3 相似度计算 (6)3.2 协同过滤推荐算法 (6)3.2.1 算法概述 (6)3.2.2 用户基协同过滤 (7)3.2.3 物品基协同过滤 (7)3.3 深度学习推荐算法 (7)3.3.1 算法概述 (7)3.3.2 神经协同过滤 (7)3.3.3 序列模型 (7)3.3.4 混合模型 (8)第四章数据预处理与清洗 (8)4.1 数据预处理方法 (8)4.2 数据清洗策略 (8)4.3 数据质量评估 (9)第五章个性化推荐系统评估 (9)5.1 评估指标体系构建 (9)5.2 评估方法与实验设计 (10)5.3 评估结果分析与优化 (10)第六章个性化推荐系统设计 (11)6.1 系统架构设计 (11)6.1.1 整体架构 (11)6.1.2 技术选型 (11)6.2 推荐流程设计 (11)6.2.1 数据采集 (12)6.2.2 数据处理 (12)6.2.3 推荐算法 (12)6.2.4 推荐结果展示 (12)6.3 系统模块设计 (12)6.3.1 用户行为数据模块 (12)6.3.2 商品信息模块 (12)6.3.3 用户属性模块 (12)6.3.4 推荐算法模块 (12)6.3.5 推荐结果展示模块 (12)第七章个性化推荐策略优化 (13)7.1 推荐策略调整 (13)7.2 用户反馈机制 (13)7.3 推荐多样性策略 (13)第八章个性化推荐系统实施与部署 (14)8.1 系统开发与实施 (14)8.1.1 需求分析 (14)8.1.2 技术选型 (14)8.1.3 系统架构设计 (14)8.1.4 模块划分与开发 (14)8.1.5 系统集成与部署 (14)8.2 系统测试与优化 (15)8.2.1 单元测试 (15)8.2.2 集成测试 (15)8.2.3 系统优化 (15)8.3 系统运维与监控 (15)8.3.1 运维管理 (15)8.3.2 功能监控 (15)8.3.3 安全防护 (15)8.3.4 持续集成与部署 (15)第九章个性化推荐在电商领域的应用案例 (15)9.1 电商个性化推荐案例分析 (15)9.2 应用效果评估 (16)9.3 未来发展趋势 (16)第十章个性化推荐服务发展趋势与挑战 (16)10.1 技术发展趋势 (16)10.2 法律法规与伦理挑战 (17)10.3 个性化推荐服务的可持续发展策略 (17)第一章个性化推荐概述1.1 个性化推荐的定义与意义1.1.1 个性化推荐的定义个性化推荐，顾名思义，是指根据用户的兴趣、行为、历史数据等个人信息，通过一定的算法和技术手段，为用户推荐符合其需求和偏好的商品、服务或内容。
基于VAM模型的用户移动个性化推荐采纳意愿研究[Word文档]
![基于VAM模型的用户移动个性化推荐采纳意愿研究[Word文档]](https://img.taocdn.com/s3/m/e42c350ba66e58fafab069dc5022aaea998f41b8.png)
基于VAM模型的用户移动个性化推荐采纳意愿研究关键字：基于VAM模型的用户移动个性化推荐采纳意愿研究本文为Word文档，感谢你的关注！摘要：文章基于VAM模型，将用户感知价值分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度，提出了感知价值影响用户移动个性化推荐采纳意愿的假设，采用实证调研的方法对假设进行了检验。
结果表明：功能价值和体验价值均显著正向影响用户移动个性化推荐采纳意愿，安全价值的影响稍弱;在收益和损失方面，感知有用性、感知易用性、情境特性、感知费用和感知风险对不同维度感知价值的影响程度存在差异。
关键词：感知价值;采纳意愿;VAM模型;移动个性化推荐一、引言学者们关于用户互联网产品或服务接受意愿和使用行为的研究经常采用Davis等提出的TAM模型（Technology Adoption Model），或者在TAM模型的基础上增加一些影响用户态度和行为的因素形成扩展的TAM模型。
但是，有研究表明TAM模型在研究用户自愿购物方面的解释力度不高（朱阁等，2010）。
移动互联网的使用者扮演着用户和消费者的双重角色，对移动互联网的使用费用由自己承担，是否接受具有自愿性。
移动个性化推荐作为移动商务发展的重要产物，是电子商务网站向移动用户推荐商品或服务信息的主要手段，这些信息能否引起用户态度和行为主要取决于用户对推荐信息的价值感知（Sabiote et al.，2012）。
本文从感知价值相关理论出发，基于Kim等提出的VAM模型（Value-based Adoption Model），将用户对移动个性化推荐的价值感知分为功能价值、体验价值和安全价值三个维度，试图从收益和损失两个方面来分析影响用户移动个性化推荐感知价值的因素，并测量后者对其采纳意愿的作用路径。
二、相关理论综述1. VAM模型。
VAM模型是Kim等（2007）基于价值最大化视角，针对用户关于移动互联网（M-Internet）的接受态度而构建的模型。
浅析Web2.0环境下的图书馆信息服务
称 ，是一种创 建交互 式 网页应 用的 网页开发技术 ，异步交 互 （ ｓｎｈｏｏｓ 、基 于 ＪｖＳ ｒ ｔ 本 和 Ｘ Ａ ｙｃ ｒｎｕ ） ａａｃｉ 脚 ｐ ＭＬ封 装数 据是 Ａ Ａ ＪＸ 的三大特征 ， 它使得用户无刷新界 面即可任意修 改网页数据 ， 这 样不仅很好地优 化用户体验 ，而且还大大缓解 了服务器的数据 处 理负担 。Ａ Ａ Ｊ Ｘ是 目前最热门的 Ｗｅ２０技术之一 。 ｂ． Ｔｇ ａ ａ Ｔ ｇ即标 签 ，是 指用 户可 以为 自己 发 布 的 内容 创 建 一 个或多个关键字 ， 以供其他用户查找 。 用户可 以通过标签查找到 所需 的信息 ， 通过 书签的共享 ， 可以查 看相 同标签的 内容 ， 并由 此 和其他用户产生更 多的联系和沟通。 标签是一种灵活 、 模糊化 的分类方式 ， 通过标签的添加所形成 的标签表 ， 以看作一种新 可 的组织 和管理网络信息方法 。 这种众多用户参与 的分类规 则 ， 通
随着 网络 的大 面积普及 ，网络技术的飞速发展 ， ｂ ． Ｗｅ２ ０技 术的大量运用 ， ｂ ． Ｗｅ２ ０技术 与服务在 图书馆 中的大量运用 ， 形 成 Ｌｂ ． ｉ ０并对 图书馆的信息服务产生 了重大影响 ，丰富信 息服 ２ 务手段与 内容 ， 提高 了服务质量与效率。 ３１ ． 构建信息发布与交流平 台， 为高效信息服务提供基础。 通过运用博客 （ ｌ ） Ｂｏ 技术 ， ｇ 构建高效信息发布与交流平 台。 把 Ｂｏ 技术运用到图书馆 的网站或数字 图书馆建设 中， ｌ ｇ 建立起 图书馆专业人员间 、 ＯＨ 务人员与信息用户 问互动交流平 台。 信 ，Ｅ 通过在网页 中添加 “ ｌ ” Ｂｏ 模块 ， ｇ 由专职人员或学科馆员建立各种 各 种 各 样 的 Ｂｏ ， 本 馆 新 闻 、 书 通 报 、 者 培训 、 者 服务 、 ｌｇ如 新 读 读 书评 等 Ｂｏ。 过 新 闻 Ｂｏ ｌ 通 ｇ ｌ ｇ提供 本 馆 的 最新 情 况 ； 过 新 书 通报 通 Ｂｏ ｌ ｇ开展 书 目导读 服 务 ， 新 上 架 的 书 目清 单 在 Ｂｏ 上 发 布 ， 将 ｌ ｇ 并 不断更新 。提供专门的书目 Ｂｏ 链接， ｌｇ 设立书评 Ｂｏ ， ｌ 读者读过 ｇ 此书后可以在此发表评论和看法， 还可 以通过读者服务 Ｂｏ 进 ｌ ｇ 行 超期 图书 的催 还 。通 过 培训 服务 Ｂｏ， 户 可 以详 尽 了解本 馆 ｌ 用 ｇ 规章制度， 教授信息检索与获取利用技巧 ， 加强图书馆 与读者 的 沟通。Ｂｏ 提供的多媒体链接可以使 图书馆对用户培训的手段 ｌ ｇ 更加丰富。 足用户的个性化信息需求。同时及时通讯软件的运 满 用也将大大提高信息服务的效率。 ３ ． ２主题资源导航 ， 提供深层次信息服务 ， 构建特色馆藏； 。 通过运用 Ｗｉ 技术 ， ｋ ｉ 进行 主题资源导航 ， 为科学研究 提供 深层次信息服务。当前 ， 基于 Ｗｅ １ ｈ． ０基础上 的信息资源导航还 存 在 以下 一 些 不 足 ， ： 乏 统 一 的组 织 标 准 、 发 深 度 有 限 、 如缺 开 更 新慢 、 未建立对信息资源有效评价体 系 、 检索途径有限 、 者参 读 与度低等。Ｗｉ 技术将大大缓解并解决这些问题 。Ｗｅ ２ ｋ ｉ ｂ． ０环境 下， 图书馆通过运用 Ｗｉｉ ｋ 技术 ， 构建多个相关 学科 主题资源库 ， 选定 主题 ， 整理相关学科信息资源， 学科 馆员和广大读 者的 通过 共 同努力完成并优化相关 主题 的建设，从而形成多个主题资源 库， 最终 构建 成 学 科 导 航 体 系 。在 Ｗｉｉ 具 支 持 的 协 作 式 写 作 ｋ工 中， 个 人 都 可 以发 表 自 己 的意 见 与 看 法 ， 同 一 主题 进 行 研 究 每 对 与探讨 。 图书馆可以邀请相关学科 的专家 、 教授等共同参与导航 系统 的建 设 与 更 新 ， 他 们 在 共 享 资 源 的 同 时 ， 据 自 己所 掌 握 使 根 的知识 ， 为导航系统增加新 的资源， 而构建 一个开放成长的重 从 点学科导航系统。 建立起这样的平台， 不仅打破专业之 间的界限， 还可 以通过互联 网共 同协作完成科研项 目，进行跨学科的学术
基于数据挖掘技术的个性化网络教学平台应用研究
需求 、 学 习情 况 、 学 习 能力 、 学 习进 度、 学习兴趣 等 ． 使 学 生 能 及 时 调 整 学 习计 划 ．更 好 地 掌 握 所 学 知
识。 ２ ． ２ ． ２ 改进 网站设 计 ． 优 化 网络 教
的教学 服务 本文 针对 目前 网络教 学 系统存 在 没 有个 性 化 的 问题 ． 采
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个 性化 分析 中心
信 息
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在线 学习 、 ＾ ＿
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课件 库、 答疑 库
在 线 考 试 、
在线 交流
｜ 调 度
由
规律 ． 个 性 化 的教 育 服务 提 供 了 强 结构。 包 括 用 户 库 的 数 据 收集 与 数 据 预 处 理 模块 、 数 据个 性 化处 理 分 析 中 心 和个性 化 调度 中心 。图 ２给 出了
有力 的支 持 本 文 建立 了一 个满 足
要 求 的较 为 成 功 的个 性 化 网络 教 学平 台 ． 它充 分 利 用 学生 的浏 览 模
信息库学生用户信息算法答疑库在线学习作业库lj在线考试在线交流处理交流与留言库个性化处理模块图2采用数据挖掘技术的个性化网络教学平台结构pioneeringwithsciencetechnologymonthlyno22013167基于数据挖掘技术的个性化网络教学平台应用研究21个性化处理中信息传递过程在图2中可以看出数据收集模块从学生登录到系统开始收集用户信息
图 ２ 采 用 数 据 挖 掘 技 术 的 个性 化 网络 教 学 平 台结 构
国内外数字图书馆个性化信息服务系统剖析_王欣
表 2 中国港台地区典型数字图书 馆个性化服务系统
服务系统名称
主要功 能模块 新增馆 藏资源定制
台湾交通大学的 M yL ibra ry @T WT U
有
香港大学的 M y Library @H K U M y L ibra ry @Hand
有
个性化(目次)信 息推送(RSS)
有
有
知识分 享与网络读书会
62
大学图书馆广泛开展个性化服务外 , 国外公共图书馆也尝试通过网络提供个性化服务 , 如大英图书馆提 供的 Inside A lert 。[ 6]
表 1 国外典型数字图书馆个 性化服务系统
服务系统名称 主要功 能模块
北卡罗莱纳州立大学 M y L ibrar y @N Cstate
康奈儿大学的 M y Library @Cor nell
W ang Xin , Jiang Yun
(Li brary of Z hejiang U niversi ty of T echno logy , Hangzhou 310014 , China)
[ Abstract] T his paper investi gates 12 digit al librarie s perso nalized inf orm ation service sy st em s on net w ork , analy ses t he f unctio n , sy stem atic architecture and develo pment technolo gy of t hem .It Sum s up some pro blem s o f digi tal li brary personali zed inf ormat ion se rvice sy stem such as lacking t he ef fective open mechani sm , dept h int eractio n of inf o rm ation recom mendatio n , and lacking i nf orm ation i nt eractio n and integ rated i nf orm ation service .Personalized service should no t o nly emphasize the f orm , the content of service is mo re import ant .
《基于Spark的推荐算法应用研究》
《基于Spark的推荐算法应用研究》一、引言随着大数据时代的到来，数据量的快速增长和用户需求的多样化，推荐系统在各个领域的应用越来越广泛。
为了满足用户对个性化信息的需求，基于Spark的推荐算法应用研究成为了研究的热点。
本文旨在探讨基于Spark的推荐算法的应用及其优势，并对其在实际应用中的效果进行评估。
二、背景与意义推荐算法通过分析用户的行为数据、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化的推荐服务。
传统的推荐算法由于计算量大、处理速度慢，难以满足实时性要求。
而基于Spark的推荐算法，利用Spark分布式计算框架的高效性能，可以快速处理大规模数据，提高推荐系统的实时性和准确性。
因此，研究基于Spark的推荐算法应用具有重要的现实意义和价值。
三、相关文献综述目前，基于Spark的推荐算法主要包括协同过滤、矩阵分解、深度学习等方法。
其中，协同过滤算法是最常用的推荐算法之一，它通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，找出相似的用户或物品，从而进行推荐。
矩阵分解算法则通过将用户-物品的评分矩阵进行分解，得到用户的潜在特征和物品的潜在特征，进而进行推荐。
深度学习算法则通过神经网络模型，对用户和物品的特征进行学习和预测，实现个性化推荐。
四、基于Spark的推荐算法研究本文提出一种基于Spark的协同过滤推荐算法。
该算法将用户的行为数据和兴趣偏好数据进行预处理，利用Spark的分布式计算能力，对数据进行并行处理和计算。
首先，通过相似度计算，找出与目标用户相似的其他用户；然后，根据相似用户的喜好，为目标用户推荐相似的物品。
在Spark平台上，该算法可以高效地处理大规模数据，提高推荐的实时性和准确性。
五、实验设计与方法本文采用真实的数据集进行实验，对基于Spark的推荐算法进行评估。
实验过程中，我们将数据集进行预处理，包括数据清洗、特征提取等步骤。
然后，我们将数据加载到Spark集群中，运行基于Spark的推荐算法。
最后，我们采用准确率、召回率、F1值等指标对推荐效果进行评估。
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用户个性化需求分析
用户个性化需求分析在现代信息化社会中，个性化需求成为用户选择产品或服务的重要指标之一。
了解用户个性化需求，满足用户的特殊诉求，能够提高产品或服务的竞争力和用户粘性。
本文将对用户个性化需求进行分析，并提出相应的解决方案。
一、用户个性化需求的重要性现今市场竞争异常激烈，产品同质化问题突出，用户的个性化需求变得至关重要。
用户个性化需求是指用户在购买产品或服务时所表达的特殊需求，包括但不限于个人偏好、使用习惯、心理需求等。
满足用户个性化需求可以提高用户的购买意愿和忠诚度，同时也能够为企业创造竞争优势。
二、用户个性化需求分析的方法1. 市场调研法：通过对潜在用户进行问卷调查、深度访谈等方式，了解用户的购买意愿、偏好，从而分析用户的个性化需求。
市场调研法能够直接获取用户的真实反馈，为企业提供有力的决策依据。
2. 数据挖掘法：利用大数据分析技术，对用户的行为数据进行挖掘，提取出用户的个性化需求。
数据挖掘法可以发现用户的隐藏需求，帮助企业深入理解用户，有针对性地改进产品或服务。
3. 用户画像法：通过对用户进行细致入微的分类和描述，形成用户画像，描绘出不同用户的特征和需求。
用户画像法能够直观地展示用户的个性化需求，帮助企业精准定位用户，并制定相应的营销策略。
三、用户个性化需求的解决方案1. 定制化产品：根据用户的个性化需求，提供定制化的产品或服务。
例如，通过量身定制的衣服、个性化的手机壳等，能够满足用户对独一无二的追求，增加产品的独特性和个性化体验。
2. 多样化选择：提供多样化的选择，满足不同用户的个性化需求。
例如，在餐厅菜单中，提供多种口味的菜品，以适应不同用户的口味偏好；在电商平台中，提供多款颜色、款式的商品，以满足用户对个性化的追求。
3. 个性化推荐：通过用户行为数据挖掘和智能算法，向用户推荐符合其个性化需求的产品或服务。
例如，电商网站的个性化推荐功能能够根据用户的购买历史和浏览记录，为其推荐感兴趣的商品，提升用户体验和满意度。
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网站个性化信息服务研究第1章绪论1994年4月20日，对于大多数人来说，也许只是一个普通的不能再普通的日子。
但就在这一天一条64K专线，让中国第一次与国际接轨，让中国真正成为拥有全功能互联网的国家，中国第一次打开了互联网的大门。
直至1995年，中国第一家网站“瀛海威时空”的成立。
20年间中国互联网得到了惊人的发展，截至2013年6月底，我国网民规模达5.91亿，半年间增长2656万人。
互联网普及率为44.1%，较2012年底提升了2个百分点。
就目前我国互联网发展现状来看，我国网民数量正在以惊人的速度递增。
而网站作为互联网服务的载体也被越来越多的人所浏览。
而如何才能留住用户，如何才能提高网站浏览量也成为互联网网站站主们的当务之急。
而网站个性化信息服务则给了各大网站主一个全新的研究方向。
第2章网站个性化信息服务概述2.1 网站个性化信息服务的内涵个性化信息服务是针对不同用户提供不同的服务内容的服务模式，它是以用户为中心，根据客户的需求推出各种各样不同的信息给用户。
具有灵活和多样的特点。
具体来讲，首先个性化信息服务是一种能够满足每一个个体的网民用户的信息需求，根据用户的要求或者根据用户自身的使用习惯来提供可能是用户需要的信息；其次它应该是一种能够培养用户的个性需求的服务，能够通过潜移默化的信息推送来引导客户的信息需求。
传统的信息搜索针对所以的用户输入相同的关键字会出现相同的搜索结果。
这就意味着用户需要通过浏览大量的搜索结果才能超出自己所需要的数据。
个性化信息服务的出现就是针对这一现象，根据用户自身的使用习惯，发现用户的兴趣所在，然后主动向用户推荐信息，以期达到网站的智能化和个性化。
2.2 网站个性化信息服务重要性个性化信息服务是信息服务业的发展方向在全新的信息时代来临的今天，大众化的信息服务提供方式已经无法满足现在的广大互联网用户了，只有提供更加智能的、更加个性化的信息服务才能够更好的留住互联网用户，个性化信息服务是一个展现个性，倡导创造力的崭新契机。
个性化信息是推动信息行业的强动力，个性化信息服务是满足用户的需求的服务，是引导和培养用户使用习惯的信息服务。
只有这样的个性化信息服务才能在发展迅速的互联网时代中让网站本身站稳脚跟。
个性化信息服务是推动社会信息化的重要推进力，个性化信息服务为用户带来满意的信息化服务，吸引越来越多的用户进入信息世界，他将带动越来越多的个人和家庭进行信息化，是一项加速社会信息化推动社会变革的事业。
第3章国内外网站的个性化信息服务现状3.1 网站个性化信息服务评价体系网站实施个性化信息服务是增强网站核心竞争力的有效手段，这是业界认识达成的普遍常识。
也正是因此，无论是国际上还是国内各个网站也均在不同程度上开展了个性化信息服务。
本文正是利用网站个性化评价指标体系对国内外的网站开展个性化信息服务的现状进行分析。
要想对网站的个性化信息服务做出比较公正的评价，评价体系的设立是非常重要的。
我们参考网站总体的评价标准如：网站概括、网页设计、操作使用等指标数据，综合出专门针对网站个性化的评价指标。
网站个性化的评价指标主要包括以下几个方面：1、服务内容个性化而服务内容个性化我们可以从以下几个方面来考虑：定制服务、特色服务、定向服务和搜索功能。
（1）定制服务定制服务是最具有代表性的个性化信息服务。
一个网站是否有定制服务，可以说明一个网站到底是在做个性化信息服务还是仅仅只是说想做个性化信息服务。
所谓定制服务，最简单易行的应该属于页面定制了。
用户的个性化页面也很好的体现了现代汉语用的“个性”一词的含义。
页面定制主要常见萸用户登录网站时的网站首页。
而这之中又分为页面结构和页面内容的定制。
页面结构定制中，现有技术可以提供诸如界面色彩选择、布局方式选择、有关图像位置设置等等。
而界面内容定制主要是对各种信息或者服务进行具体内容的定制。
（2）定向服务个性化信息服务必须做到细分目标群体，同时也需要根据不同受众的需求的特点对网站的信息进行划分，不同的受众需要接受不同的信息。
（3）搜索服务个性化信息服务可以有效的解决信息混乱的有效途径。
而搜索功能则大大缓解了信息泛滥与信息匮乏之间的矛盾。
因此如果要评价一个网站的个性化信息服务程度，必须将有无搜索作为一个重要的衡量指标。
2、服务方式个性化根据用户的意愿来选择信息服务的传递方式，也是个性化的一个重要方面。
一般来说，个性化传递方式有：邮件、手机短信、电话、手机客户端以及其他等几种方式。
3、安全性很自然地，要接受网站提供的个性化信息服务，就必须提交个人信息。
从基本情况到个人兴趣偏好，都要求如实填写。
这样，用户就又生活在透明空间的感觉。
大多数人在心理上排斥这种“曝光”，保护个人隐私是人们自我安全防护的正常心理。
因此，网站必须在行为上注意保护用户的隐私信息，在语言上也要体现出来，以建立用户对网站的信任度。
3.2 国内网站个性化信息服务现状为了全面的了解国内网站开展个性化信息服务的现状，我们选取由中国互联网中心主办的中国互联网网站排名的前20名作为调查对象。
3.2.1 总体情况分析我们从选取的二十个网站来看，我国网站在开展个性化信息服务方面还是不错的。
不管从服务内容的个性化，还是从服务行为的个性化来看。
都拥有比较好的开展度。
而在这之中，诸如hao123、优酷网、天猫、淘宝网、百度等，都拥有明显的个性化信息服务特征。
这将为我国网站更好的开展个性化信息服务，提供良好的范例。
3.2.2 我国个性化信息服务内容个性化分析（1）定制服务我们从图表上的定制服务可以看出，提供栏目内容定制服务的网站数量远超网页定制服务的网站数量，这个数量达到了13个占比也高达65%。
这远远高于页面定制的30%的占比率。
这一方面是因为页面定制是较简单的个性化信息服务，另一方面也是应该内容上的个性化更加服务用户的期望，也更加有实际意义。
（2）定向服务定向服务必须对网站的用户进行不同类别的区分，使不同的人群接受不同的信息。
问题在于需要细分就意味着成本的投入，且对于网站本身的要求也就越高。
所以在此次调查中只有四个网站提供了定向服务，占比20%。
其中以购物类网站的定向服务水平最高。
（3）搜索服务搜索服务本身简单易行，在现如今的网络时代中搜索也早已经成为必备之物，因此在20个网站中所有的网站都开展了搜索服务。
3.2.3 我国网站个性化信息服务方式个性化从我们的调查数据来看，一共有16家的网站有服务方式的个性化。
而采用邮件和手机客户端的方式来推送个性化信息服务是最突出的。
无论是邮件还是手机客户端都有着随时随地都可以接受个性化信息服务的特点，这也就意味着人们对于个性化信息服务接受的方便性和快捷性越来越看中了。
3.2.4 我国网站个性化信息服务安全性通过这次调查我们我发现只有8个网站相对明显的安全承诺，承诺非特殊情况不公开不出售用户信息，其余网站均无明显承诺。
同时，提供安全承诺的网站中大部分网站除了在用户注册的过程中会出现安全承诺外，几乎没有网站可以在平常浏览中找到安全承诺的对立性页面。
3.2.4 典型案例再次我们选择国内互联网网站中开展个性化信息服务程度较好的网站进行分析说明。
Hao123 （/）Hao123 是百度旗下的核心产品。
是一个可以及时收录新闻、音乐、视频、小说、游戏等热门分类的优秀网站，产品于2011年开始整体内容进行改版，开始试水个性化信息服务。
Hao123首页进行了多次内容改版，左侧增加了不同类型的榜单推荐，中间部分增加与二级栏目打通的兴趣导航，用户可以根据自己的兴趣进行个性化定制服务。
具体包括：网址、影视、资讯、小说、购物等下侧则增加了轻松区域，旨在打发用户的无聊时间。
Hao123针对不同的客户需求，系统主动在海量信息库中筛选提供符合其个性要求的信息。
个性化网站系统通过注册、问卷、观察和对外部产生的历史数据的集成等，学习并了解每个客户的需求和爱好，而且将这些客户信息记录下来，作为客户个性化服务的基础。
因此，不同的客户在登录hao123网站时，每个注册用户都将进入专属他自己的个人主页，也就是说，万人万面。
”可以说，“认识你，记住你，给你最需要的”不仅仅是该网站的个性化服务口号，也是它行动的体现。
毋庸讳言，该网站也存在一些不足。
缺乏安全承诺是其最致命的缺陷；在如今的互联网信息时代如果网站无法很好的保证用户隐私权的实现，将会成为网站进一步提升的致命阻碍。
此外，服务的深度、广度、完善程度都有待于改进。
3.3国外网站个性化信息服务现状为了解国外网站开展个性化信息服务的概况，同样选取了20个网站进行调研。
但由于各方面原因，我们虽然选取了20个网站，但是部分国外著名网站无3.3.1 总体情况分析根据我们选取的20个网站来看，国外网站的个性化信息服务开展的也非常不错，不管是亚马逊还是eBay等都开展有良好的个性化信息服务。
同时网站开展个性化信息服务的地域性分布很不均衡，美国的网站开展个性化信息服务的程度远超其他国家。
3.3.2国外网站个性化信息服务内容个性化在被调查的20个网站中，有14个网站开展了页面定制或是内容定制服务，占比70%。
这充分说明了服务内容个性化的实用性。
同时在定向服务方面国外有6个网站开展了这一服务，这也说明国外的定向服务水平要高于国内网站的定向服务水平。
3.3.3国外网站个性化信息服务方式个性化国外网站有14个选用邮件方式传送用户定制的信息，所占比例为93％。
调研中未见使用短信者。
其原因一方面是由于前文中所提及的邮件的优势，另一方面是各国用户的使用习惯有所不同。
而手机客户端的使用者，也多达10个。
这一方面也是由于智能手机的普及，另一方面是手机应用的先进性。
3.3.4国外网站个性化信息服务安全性安全性承诺方面。
共有20个网站有隐私保护说明，占比100％，而且，多数说明都非常详尽，与国内某些网站形成鲜明的对比。
3.3.5 典型案例亚马逊（/）亚马逊公司（Amazon，简称亚马逊，NASDAQ：AMZN），是美国最大的一家网络电子商务公司，位于华盛顿州的西雅图。
是网络上最早开始经营电子商务的公司之一，亚马逊成立于1995年，一开始只经营网络的书籍销售业务，现在则扩及了范围相当广的其他产品，包括了DVD、音乐光碟、电脑、软件、电视游戏、电子产品、衣服、家具等等。
亚马逊通过记录用户的浏览历史，会根据用户自身的需要进行不同。