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国内外电子商务个性化推荐的研究中国电子商务研究中心提出：个性化推荐技术通过一种类似于一对一营销式的营销战略技术,可以对电子商务站点的内容和服务进行自动化的大规模定制,以适应不同客户的个性化要求。在过去的几年中,个性化推荐越来越受到人们的关注,不同的学者却给出不统一的定义。比如，有人认为个性化是一种能力,这种能力可以根据从客户喜好和行为特点中提取到的信息来对客户提供定制化的服务;也有学者认为个性化综合使用了网络技术和客户信息,有针对性地适应客户的交互行为,这会有效地减少交易的处理时间，并且能让客户得到满意的产品;还有的学者认为个性化是根据现有的偏好信息和活动中的行为特征,制订交流方法的一种能力,也就是说,个性化通过建立一对一的联系,理解客户的个别需求,实现在特定的环境下，准确表达客户需求特征,从而增强客户的忠诚度。综上所述,即个性化推荐技术是一种促使客户访问Web站点的体验更偏向于客户喜好的技术。
国外学者Resnick&Varian在1997年给出了电子商务推荐系统（Recommend Systems)正式的定义，指利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程，其作用主要表现在三个方面：47182
①将电子商务网站的浏览者转变为购买者（Converting Browsers into Buyers);
②提高电子商务网站的交叉销售能力（Cross-Sell);
③提高客户对电子商务网站的忠诚度（Building Loyalty)。
国内学者孙晗认为在大数据的背景下，个性化推荐系统存在六个问题：①好体验与烂体验只有一线之隔；②是否真正了解客户；③用户对于个性化诉求是否强烈；④改变用户使用习惯；⑤明确满足用户的场景假设；⑥瓶颈往往不在算法，而在持续的交互和数据的及时性。
互联网产品ER刘健认为个性化推荐的核心就是产品的核心，一切围绕着用户论文网，用户的需求，随着用户的要求越来越高，用户需要我们的产品更加的简单好用，不同用户不同时间不同场景有很大不同，我们需要拿到每个用户的需求，更加精准地提供内容和服务。
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