Название: Шаблоны проектирования веб-приложений
Автор: Паван Вора
Жанр: Интернет
isbn: 978-5-699-45019-0
isbn:
Рис. 4.20. Когда пользователь совершил покупку на сайте Amazon, в следующий раз при оформлении заказа для персонализации будут использоваться те данные об адресе доставки и адресе выставления счета, которые он указал в предыдущий раз
Еще один вариант персонализации – это показывать незарегистрированным и неавторизованным пользователям одну версию приложения, а авторизованным – другую (рис. 4.21).
(а)
(б)
Рис. 4.21. Сервис Blockbuster предлагает различные версии домашней страницы: одна для новых пользователей (a), а другая для постоянных авторизованных пользователей (б)
Этот подход к персонализации основывается на том уровне доступа, которым обладает пользователь: то, какой контекст и навигационная структура будут представлены пользователю, зависит от того, каким правом доступа к приложению он обладает. Например, только у пользователей с административными правами есть доступ к управляющим функциям (рис. 4.22).
(а)
(б)
Рис. 4.22. Приложение Rally Software отображает различные виды вкладок для пользователей с правом доступа к подписке (a) и без этого доступа (б)
Имплицитная персонализация
Персонализация, основанная на предполагаемых предпочтениях и потребностях пользователя (имплицитная персонализация), обычно представлена в виде рекомендаций, учитывающих предыдущий опыт взаимодействия пользователя с системой. Такой вид персонализации часто встречается в приложениях для электронной коммерции, в которых пользователям рекомендуют товары, основываясь на их предыдущих покупках или ранее просмотренных товарах. При такой персонализации часто применяется социальный фильтр, когда рекомендации основываются на сходстве поведения и интересов пользователей приложения, принадлежащих к той или иной социальной группе (Goldberg et al., 1992) (рис. 4.23). Также этот вид персонализации встречается в социальных приложениях, когда пользователям предлагается добавить кого-либо в «друзья», на основании наличия общих друзей в этой социальной сети (см. главу 9).
(а)
(б)
(в)
Рис. 4.23. Приложение Amazon предлагает несколько видов рекомендаций, в зависимости от предыдущих покупок пользователя (a), недавно просмотренных товаров (б) и соответствующих товаров, приобретенных другими людьми со схожими интересами (в)
Предоставьте пользователям возможность настроить личные СКАЧАТЬ