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例如，一个电商网站的个性化推荐可能仅仅是根据你的浏览历史推荐类似商品，而超个性化则可能根据你当前的时间、地点、设备、甚至情绪（通过上下文推断）来推荐商品，并调整推荐的呈现方式和优惠力度。再如，一个智能家居系统，个性化可能只是记住你的偏好温度，而超个性化则可能根据你的作息时间、户外天气、甚至是你在家中的活动区域，动态调整室内环境。

个性化的概念并非新鲜事物，早在互联网早期，通过Cookie记录用户偏好、实现简单的内容定制就已经开始。随着技术的发展，个性化经历了几个阶段的演进：

初级个性化（基于规则）： 早期个性化主要依赖预设规则，如“如果用户购买了A，则推荐B”。这种方式简单粗暴，缺乏灵活性。
统计个性化（基于群体行为）： 随着数据量的增长，企业开始利用统计 哈萨克斯坦 Viber 数据 学方法分析用户群体行为，如“购买此商品的用户也购买了彼商品”。这提升了个性化的准确性，但仍是基于群体的平均水平。
机器学习个性化（基于个体特征）： 机器学习的兴起使得个性化进入了一个新阶段。通过分析个体用户的历史行为、人口统计学信息等，构建预测模型，实现更精准的推荐和定制。

超个性化（基于实时、情境、预测）： 超个性化是机器学习个性化的进一步深化，它强调利用实时数据、情境信息，并通过高级算法（如深度学习）进行预测，从而实现更加精细化和动态化的用户体验。
这种演进的背后，正是数据量、数据种类以及数据处理能力的爆炸式增长。没有丰富的数据，超个性化无从谈起。