推薦系統

以海量用戶行為數據為基礎,采用多算法融合策略,并依托數據?+?算法?+?系統三體合一,為每位用戶提供“千人千面”的個性化推薦內容,實現多元場景覆蓋和高效算法賦能,持續提升企業核心業務指標

行業優勢

  • 推薦內容多樣化

    融合多種推薦算法模型,打破傳統推薦系統單調重復的壁壘,給用戶更加豐富全面的內容推薦

  • 可視化配置

    可視化平臺支持自主對物品設置加 權、封禁、必推、等運營干預能力,推薦結果更符合業務實際需求

  • 采集 & 推薦更實時

    全端數據實時采集,算法模型實時計算,用戶興趣實時迭代,推薦結果實時展現,滿足高時效的用戶體驗

能力介紹

  • 多算法融合

    采用協同過濾、關聯挖掘、召回算法、邏輯回歸、深度學習等在線/離線算法自由搭配,融合形成推薦物品候選集合

  • 多維度數據采集

    收集用戶類數據、用戶信息數據、物品類數據、物品庫數據、行為類數據,定制化收集用戶在不同平臺、場景所發生的行為數據

  • 實時結果推薦

    基于實時數據收集結果,關聯用戶實時畫像,實現實時秒級結果推薦,并實時反饋推薦效果

  • 自定義權重調參

    支持推薦物品按類別調整召回權重,支持推薦召回結果固定位展示,使推薦結果更符合業務實際需求

  • 自定義模型調參

    支持算法核心參數自定義,支持多種算法引擎動態調節,使用者可根據業務進行實時調整及二次開發

  • 秒級數據收集

    構建全實時數據收集處理系統:實時數據上報(秒級)+實時數據處理(秒級)+ 實時畫像關聯(秒級) + 實時興趣更新(秒級)

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