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(gè)性化推薦內(nèi)容，實(shí)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)
行業(yè)優(yōu)勢
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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，給用戶更加豐富全面的內(nèi)容推薦
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可視化配置
可視化平臺(tái)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(shí)際需求
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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，用戶興趣實(shí)時(shí)迭代，推薦結(jié)果實(shí)時(shí)展現(xiàn)，滿足高時(shí)效的用戶體驗(yàn)
能力介紹
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多算法融合
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
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多維度數(shù)據(jù)采集
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(tái)、場景所發(fā)生的行為數(shù)據(jù)
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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)用戶實(shí)時(shí)畫像，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)秒級結(jié)果推薦，并實(shí)時(shí)反饋推薦效果
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自定義權(quán)重調(diào)參
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(shí)際需求
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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)整及二次開發(fā)
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秒級數(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）+實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理（秒級）+ 實(shí)時(shí)畫像關(guān)聯(lián)（秒級） + 實(shí)時(shí)興趣更新（秒級）
立即領(lǐng)取試用機(jī)會(huì)
