характеристик (составлен ее «профиль»). Клиент выбирает люби-
ния, очень наглядная и удобная.
мые песни и обозначает, что в них нравится (стиль, исполнитель, Рекомендации соответствуют вкусу
звучание и т.д.). В результате система и создает «профиль» клиента, пользователя примерно на 90%
и предлагает песни к прослушиванию в определенном порядке, на-
чиная с самых приятных. Рекомендованные песни можно купить и
скачать или прослушать в режиме радио
555
ПРИЛОЖЕНИЯ
11.9. Рекомендательные системы и сотовая связь
Рекомендательные системы вызвали интерес и у производителей
сотовых телефонов, поскольку по всем прогнозам ожидается взрыв-
ной рост продаж развлекательного контента для мобильных теле-
фонов. Расширяющиеся каналы связи и увеличивающаяся память
облегчают обнаружение, проигрывание и хранение контента. Беспро-
водное соединение позволяет осуществлять локализованный файло-
обмен и обнаруживать единомышленников, создавая своеобразные
коммьюнити.
Nokia совместно с AgentArts Inc. (www.agentarts.com) разрабаты-
вает решения, способные улучшить сервис для обладателей смарт-
фонов. Платформа, отвечающая за выработку рекомендаций, может
быстро выдать ряд советов и персональных опций для покупки ин-
тересующего контента в интернете или у провайдера мобильной свя-
зи. Это могут быть рингтоны, игры, видео. Эта платформа состоит из
3-х модулей: один из них вырабатывает рекомендации, другой – ведет
персональный профиль пользователя, третий – осуществляет анализ
поступающей информации и поддерживает взаимосвязь. Профиль
предпочтений формируется путем отслеживания сайтов, которые
посещает пользователь, информации, которую он скачивает в смар-
тофон, покупок, которые он делает в интернете и у провайдера. На
основании этого ему выдаются персональные рекомендации подхо-
дящего контента.
Несколько примеров индивидуально подобранного развлекатель-
ного контента:
1. Персонифицированные меню и рекомендации по контенту.
556
ПРИЛОЖЕНИЕ 1: МАРКЕТИНГ МУЗЫКАЛЬНЫХ ЗАПИСЕЙ
2. Сопоставление профилей людей со схожими вкусами.