多种产品的用户交互、信息来源,或更一般的互动媒体是通过移动设备连接到互联网。而桌面为白天上班观众依然重要,智能设备(如平板电脑和智能手机)主导人们花大量时间连接到网络。

个性化是在移动环境中应用程序所需的功能。它提供了手段,满足用户的需求更有效和高效,因此,提高用户的满意度,超越传统的放之四海而皆准的模式。它被认为是一个基本功能对用户接受服务和服务提供者想目标服务的每个个体,但是不同的概念和技术挑战必须面对实现足够的自适应性。

个性化是成功,关于特定用户的信息是必要的理解真正的用户需求。三个主要的数据来源的用户通常认为:上下文信息(如地理位置,别人的存在),表示用户特定的属性,如利益和需求,和社交信号(例如,喜欢或参观的地方在Facebook和Twitter上)。

大量的研究已经完成,尤其是在推荐系统,预测用户首选项在特定的产品和服务。大多数的方法都集中在利用特定的功能对用户和他们的当前上下文和活动。但很少考虑更holisitic方法利用多个信息来源和探索用户偏好之间的相互影响,当前上下文,信号从以自我为中心的社会网络数据中提取个性化过程的不同阶段。

这个特殊的问题在最近的个性化移动服务的目的是报告重大进步,进行创新探索,为进一步研究建立基础。它还征求来自学术界和工业界的原始研究贡献的形式理论基础,实验和方法论的发展,比较分析,描述性的,实验和临床研究。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 小说的环境敏感方法个性化的移动服务
• 社会网络分析和挖掘个性化的移动服务
• 时序分析社交网络的移动搜索和推荐
• 意见挖掘和情感分析为移动搜索和推荐
• 用户行为建模
• 移动用户分析和分类
• 个性化的群体
• 自适应用户界面
• 上下文感知移动推荐系统
• 个性化的移动服务健康、学习、商务、旅游、文化遗产
• 隐私增强个性化
• 安全与信任个性化的移动服务
• 测量个性化有效性
• 超越准确性:新颖性、多样性、和意外的惊喜
• 测试和移动个性化服务的质量评价
• 大规模的个性化移动服务和可伸缩性问题