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什么是推荐系统

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更新时间: 2019/05/31 GMT+08:00

推荐系统(Recommender System,简称RES) ,提供媒资,短视频、电商等行业的推荐系统解决方案,帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛,提升点击率、留存率和用户体验。

行业趋势分析

互联网环境持续走强,移动平台用户的在线时长继续增长,数字媒体消费是增长的主要来源,媒体资讯和电商是较为活跃的部分。

  • 信息分发标准更高:互联网信息量激增,既要减少用户筛选成本,从海量信息中快速获取感兴趣的内容,还要向用户推荐更多的优质内容。
  • 媒体资讯和零售创新成为热点:内容分发快速发展,互联网运营商需要为用户提供丰富多彩的优质内容,进一步提升用户规模和粘性,同时,电子商务在传统行业中的渗透率持续提升,需要积极扩展线上销售渠道,提升销量。

业务痛点

  • 信息过载

    互联网面向用户提供海量的信息,需要迅速和准确的帮助客户找到他们感兴趣的内容或商品,提高用户体验和粘性。

  • 长尾效应

    绝大多数用户的需求往往是关注主流内容和商品。而忽略相对冷门的大量“长尾”信息, 导致很多优秀内容或商品没有机会被用户发现和关注。

  • 内容理解

    面对海量的信息,需要理解信息内容才能更好的匹配给用户。仅靠人力来理解这些信息变得越来越繁重,AI技术应用能辅助人去理解信息内容,提高人工效率。但是技术门槛很高。

  • 兴趣窄化

    基于用户历史信息去分析用户兴趣并推荐,可以满足用户短期的个性化需求,但用户兴趣会逐渐窄化,需要更多的主动的推荐策略去激发用户多元的兴趣点。

RES优势

RES通过提供分析用户行为获取偏好,生成推荐候选集。

  • AI技术加持

    通过AI技术、智能审核内容、物品画像、个性化精准匹配和排序。

  • 实时大数据分析

    借助华为云大数据平台,海量用户行为数据秒级分析能力,实时更新用户兴趣。

  • 服务高可用

    借助华为云AI推理平台,实现算法模型一键上线,在线AB实验。并提供高并发,秒级弹性伸缩和高可靠的服务能力。

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