• 个性化阅读
    个性化阅读的相关报道 本页是关于(个性化阅读)的所有博文,按照时间倒序展现。实时更新。

    总数 57 1/6
  • 移动阅读时代,文娱行业个性化推荐难点解析

    产品壹佰  • 
    阅读行业潜力无穷目前阅读行业处于由PC端、实体书籍等向移动端转型后的产业升级阶段,并且受国家政策倾斜,文娱消费升级,阅读方式变革以及科技持续更迭的推动影响,行业整体发展环境一片大好。数据显示,2018年我国数字阅读的行业规模达到了254.5亿元,相较2017年增长19.6%。与此同时,我国现有的数字阅读的用户规模约为4
  • 个性化阅读 短视频 智能化AR/AI 国家队选手新华社客户端6.0上线

    创见网  • 
    新华社快讯、受权发布……在新版新华社客户端,用户可以更加轻松地找到新华社的各种特色内容。此次改版,新华社客户端进一步明确了目标受众的阅读需求,更加突出了国家通讯社原创品质内容。移动阅读时代,用户习惯呈现出快速与碎片化的特征,新版努力让用户获得更有深度的内容和更加高效的阅读体验。主页一条信息流就可以尽览当天重点资讯,新增
  • 演而优则唱?个性化杂志阅读应用Flipboard拥抱电商,可直接在应用内购买

    36氪  • 
    Flipboard已经成为很多人想在平板和智能手机上获得杂志式阅读体验的首选,根据最近Flipboard的信息图数据,使用Flipboard的用户已超过2000万人,每日活跃用户为150万人,并且每分钟就会诞生一位新用户。而在拥有大量用户之后,Flipboard也开始拥抱电商了。\nFlipboard最近动作一直很多,
  • 个性化阅读,看上去很美

    36氪  • 
    编者按:本文是电子科技大学互联网科学中心在读博士刘浩的供稿文章,刘浩的主要研究方向是个性化推荐系统及社交网络的数据挖掘,点\n这里关注他的微博。阅读,作为互联网最基本功能之一,始终是网民获取信息的最重要形式。随着个性化推荐技术在电子商务领域取得巨大成功,个性化开始逐步渗透到互联网的阅读领域。互联网发展到大数据时代,也给
  • 个性化杂志阅读应用Flipboard正式登陆Android平台,新增与Youtube的整合 (更新)

    36氪  • 
    \n离\nFlipboard与 Google 合作,\n在 Flipboard 应用中增加 Google+ 信息流内容的消息还不到一个星期,Flipboard 与 Google 走得又更近了,今天\nFlipboard 正式登陆Android平台,在Google Play, Amazon Appstore for An
  • 新闻阅读应用Taptu发布Magic新特性,基于阅读内容和时间推荐个性化内容

    36氪  • 
    新闻阅读应用\nTaptu刚刚发布一项称为Magic的新特性,并首先在新版的\nAndroid应用中添加了该功能。在我们的印象中,但凡用到“Magic”一词,必然有它的过人之处,而Taptu的这一新特性也确实让人耳目一新。“自定义新闻”可能是Taptu这个应用最广为人知的功能,用户可以完全重新定义新闻信息流内容,也可以
  • 个性化杂志阅读应用Flipboard的Android测试版正式发布

    36氪  • 
    昨天才有消息称Flipboard的Android测试版即将发布,今天测试版就已经\n正式发布。Flipboard采取测试的目的是为了在获取用户的使用回馈,以便在正式推出前对其进行改进。如果你也想体验Flipboard的Android测试版的话,那么可以直接进入\nFlipboard的Android页面,在输入框内输入你
  • 个性化推荐阅读遇瓶颈 新浪新闻客户端上线“二楼”寻突破

    砍柴网  • 
    移动 互联网 时代,各种资讯信息迎来爆炸式增长,为了方便用户阅读同时提升用户黏性,基于兴趣的算法推荐迅速在各大资讯平台得到运用。时至今日,基于兴趣的个性化推荐已经成为资讯平台的基本标配,而在此基础上如何解决用户已经面临的“信息茧房”、内容庸俗等问题,需要各大资讯平台进行探讨和不断实践。
  • 个性化杂志阅读应用Zite正式推出Android版

    36氪  • 
    Zite是一款个性化的杂志阅读应用,它在去年8月份被CNN以2000万美元的价格\n收购。为了扩大用户群,Zite今天\n正式发布Android版。Android版Zite和之前的版本在用户界面和功能上都非常相像。除了可以抓取你在Facebook或Twitter等社交网络上的内容,Zite 的特殊之处在于它可以根据你的
  • 个性化推荐技术,对新闻阅读产品形态的改变

    内容并无好坏之分,你所厌恶的或许正是他人所喜爱的,因此鉴于个人爱好而形成的个性化推荐技术就成了内容分发的有效方法。用户是一个点,传统媒体是一个面,传统媒体不可能只做一个点,而要做到面,就需要“琳琅满目”的新闻信息。互联网每天产生数以百万计的信息,这其中充斥着太多的“垃圾”信息,这些东西只会干扰视线、浪费时间。从本质上讲
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