ケンフロム
は、ReadWriteWebの記事で次のように書いています。自分の好みを設定し、好みを決めてください。」
使用する場合
TweetDeck、Seesmic、Peoplebrowsrなどのダッシュブロッドを使用してTwitterを使用すると、人、トピック、またはキーワードをグループ化できます。 これは効果的なパーソナライゼーションの良い例です。
オープンインターネット：あなたについてのより多くの情報-より良いパーソナライゼーション。パーソナライズの別の側面は、インターネット上で公開情報が広く利用できることです。 多くの企業は、API、Webサービス、またはオープンスタンダードを通じて情報へのアクセスを提供しています。 そして、この情報の大部分は構造化されており（最初の傾向を参照）、サードパーティの開発者はこの情報をより良く「処理」できます。
オープン情報はパーソナライゼーションをどのように改善しますか？ 非常に簡単に言えば、あなたとあなたの社会的活動についてより多くの情報が利用可能であるほど、それはより良く処理され、あなたは最もターゲットを絞ったコンテンツまたはサービスを受け取ります。 間違いなくこれは深刻な課題であり、プライバシーの概念は変わりますが、それにもかかわらず、パーソナライズから得られる利益ははるかに高くなります。
インターネット上の「オープン情報」の標準のリストは次のとおりです。
データの移植性 -友人の活動が各サイトに表示され、個人情報が利用可能です。
OpenID-任意のサイトにログインするための1つの名前。
OpenSocial-標準をサポートするすべてのソーシャルネットワークで機能するウィジェットを作成します。 Googleイニシアチブ MySpaceはFacebookテクノロジーをサポートしていません。
APMLはあなたの注意についての成長する標準です。 あなたの注意に関する情報は、あなたが読んだり、書いたり、友人と共有したり、消費したりするものです。
推奨事項何かを販売している多くのウェブサイトは、あなたに興味があるかもしれないものを推薦しようとします。 数年前、アレックス・イスコールドは彼の意見で
勧告の4つの主なアプローチを特定しました：
パーソナライズされた推奨事項 -過去の行動に基づいた推奨事項。
社会的な推奨事項 -過去の類似した複数のユーザーの行動に基づく
推奨事項 。
件名の推奨事項 -
件名のプロパティに基づいて推奨される推奨事項。
推奨の混合 3種類の推奨。
アマゾンはおそらくインターネット上
の推奨の質のリーダーですが、2009年にはパーソナライゼーション開発の新しい例が示され、3月に
Netflixがパーソナライゼーションの改善を開始しました 。 ユーザーの好みのグラデーションが変更され、新しいパーソナライズされたホームページが登場し、ジャンルをミックスできるようになりました。
おわりにパーソナル化は2009年に
情報や
インターネットをリアルタイムで 構造化するほど速く発展しませんでしたが、パーソナライズは発展途上のインターネットの重要な側面の1つになると考えています。
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