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推薦系統(tǒng)

以海量用戶(hù)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(hù)提供“千人千面”的個(gè)性化推薦內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)多元場(chǎng)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)

行業(yè)優(yōu)勢(shì)

  • 推薦內(nèi)容多樣化

    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(hù)更加豐富全面的內(nèi)容推薦

  • 可視化配置

    可視化平臺(tái)支持自主對(duì)物品設(shè)置加 權(quán)、封禁、必推、等運(yùn)營(yíng)干預(yù)能力,推薦結(jié)果更符合業(yè)務(wù)實(shí)際需求

  • 采集 & 推薦更實(shí)時(shí)

    全端數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集,算法模型實(shí)時(shí)計(jì)算,用戶(hù)興趣實(shí)時(shí)迭代,推薦結(jié)果實(shí)時(shí)展現(xiàn),滿(mǎn)足高時(shí)效的用戶(hù)體驗(yàn)

能力介紹

  • 多算法融合

    采用協(xié)同過(guò)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

  • 多維度數(shù)據(jù)采集

    收集用戶(hù)類(lèi)數(shù)據(jù)、用戶(hù)信息數(shù)據(jù)、物品類(lèi)數(shù)據(jù)、物品庫(kù)數(shù)據(jù)、行為類(lèi)數(shù)據(jù),定制化收集用戶(hù)在不同平臺(tái)、場(chǎng)景所發(fā)生的行為數(shù)據(jù)

  • 實(shí)時(shí)結(jié)果推薦

    基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集結(jié)果,關(guān)聯(lián)用戶(hù)實(shí)時(shí)畫(huà)像,實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)秒級(jí)結(jié)果推薦,并實(shí)時(shí)反饋推薦效果

  • 自定義權(quán)重調(diào)參

    支持推薦物品按類(lèi)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(shí)際需求

  • 自定義模型調(diào)參

    支持算法核心參數(shù)自定義,支持多種算法引擎動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié),使用者可根據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整及二次開(kāi)發(fā)

  • 秒級(jí)數(shù)據(jù)收集

    構(gòu)建全實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集處理系統(tǒng):實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上報(bào)(秒級(jí))+實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理(秒級(jí))+ 實(shí)時(shí)畫(huà)像關(guān)聯(lián)(秒級(jí)) + 實(shí)時(shí)興趣更新(秒級(jí))

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