推薦系統(tǒng)
以海量用戶行為數(shù)據為基礎，采用多算法融合策略，并依托數(shù)據?+?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)務指標
行業(yè)優(yōu)勢
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推薦內容多樣化
融合多種推薦算法模型，打破傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)單調重復的壁壘，給用戶更加豐富全面的內容推薦
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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(yè)務實際需求
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采集 & 推薦更實時
全端數(shù)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(xiàn)，滿足高時效的用戶體驗
能力介紹
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多算法融合
采用協(xié)同過濾、關聯(lián)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
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多維度數(shù)據采集
收集用戶類數(shù)據、用戶信息數(shù)據、物品類數(shù)據、物品庫數(shù)據、行為類數(shù)據，定制化收集用戶在不同平臺、場景所發(fā)生的行為數(shù)據
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實時結果推薦
基于實時數(shù)據收集結果，關聯(lián)用戶實時畫像，實現(xiàn)實時秒級結果推薦，并實時反饋推薦效果
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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(yè)務實際需求
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自定義模型調參
支持算法核心參數(shù)自定義，支持多種算法引擎動態(tài)調節(jié)，使用者可根據業(yè)務進行實時調整及二次開發(fā)
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秒級數(shù)據收集
構建全實時數(shù)據收集處理系統(tǒng)：實時數(shù)據上報（秒級）+實時數(shù)據處理（秒級）+ 實時畫像關聯(lián)（秒級） + 實時興趣更新（秒級）
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