推薦系統(tǒng)
以海量用戶行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用多算法融合策略,并依托數(shù)據(jù)?+?算法?+?系統(tǒng)三體合一,為每位用戶提供“千人千面”的個性化推薦內(nèi)容,實現(xiàn)多元場景覆蓋和高效算法賦能,持續(xù)提升企業(yè)核心業(yè)務(wù)指標(biāo)
以海量用戶行為數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用多算法融合策略,并依托數(shù)據(jù)?+?算法?+?系統(tǒng)三體合一,為每位用戶提供“千人千面”的個性化推薦內(nèi)容,實現(xiàn)多元場景覆蓋和高效算法賦能,持續(xù)提升企業(yè)核心業(yè)務(wù)指標(biāo)
融合多種推薦算法模型,打破傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)單調(diào)重復(fù)的壁壘,給用戶更加豐富全面的內(nèi)容推薦
可視化平臺支持自主對物品設(shè)置加 權(quán)、封禁、必推、等運(yùn)營干預(yù)能力,推薦結(jié)果更符合業(yè)務(wù)實際需求
全端數(shù)據(jù)實時采集,算法模型實時計算,用戶興趣實時迭代,推薦結(jié)果實時展現(xiàn),滿足高時效的用戶體驗
采用協(xié)同過濾、關(guān)聯(lián)挖掘、召回算法、邏輯回歸、深度學(xué)習(xí)等在線/離線算法自由搭配,融合形成推薦物品候選集合
收集用戶類數(shù)據(jù)、用戶信息數(shù)據(jù)、物品類數(shù)據(jù)、物品庫數(shù)據(jù)、行為類數(shù)據(jù),定制化收集用戶在不同平臺、場景所發(fā)生的行為數(shù)據(jù)
基于實時數(shù)據(jù)收集結(jié)果,關(guān)聯(lián)用戶實時畫像,實現(xiàn)實時秒級結(jié)果推薦,并實時反饋推薦效果
支持推薦物品按類別調(diào)整召回權(quán)重,支持推薦召回結(jié)果固定位展示,使推薦結(jié)果更符合業(yè)務(wù)實際需求
支持算法核心參數(shù)自定義,支持多種算法引擎動態(tài)調(diào)節(jié),使用者可根據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行實時調(diào)整及二次開發(fā)
構(gòu)建全實時數(shù)據(jù)收集處理系統(tǒng):實時數(shù)據(jù)上報(秒級)+實時數(shù)據(jù)處理(秒級)+ 實時畫像關(guān)聯(lián)(秒級) + 實時興趣更新(秒級)
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