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应用场景

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更新时间:2020/06/04 GMT+08:00

推荐系统(Recommender System,简称RES),支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系,将对应场景的推荐结果推送给用户,代替低纬度的人工规则,提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流,短视频/直播/音乐/阅读,广电媒资,社交,电商等场景。

RES+电商应用场景

场景描述

电商场景中,通常涉及首页推荐、购物车推荐、买了又买等推荐场景,但各个子场景的运营规则均不一致。

RES提供一站式电商推荐解决方案,在一套数据源下,支持多种电商推荐场景,提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。

场景优势

  • 能够精确匹配电商运营规则。
  • 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。
  • 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。
  • 改善用户体验,同时降低人工成本。
  • 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。
    图1 RES电商推荐

RES+媒资应用场景

场景描述

媒资推荐场景中,通常对实时性要求比较高,用户产生的行为需要得到即时的反馈,同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。

RES提供一站式媒资推荐解决方案,支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签,提供离线、近线、在线三层计算,完成千人千面的个性化媒资推荐。

场景优势

  • 可以实现7*24小时,智能学习用户行为,构建兴趣模型。
  • 兴趣文章命中率高,用户粘性增强,PV增幅明显。
  • 减少人工运营规则的摄入,减低人力成本。
  • 全流程自动化,批/流训练结合,稳定可靠。
    图2 RES媒资推荐

RES+房产应用场景

场景描述

推荐系统助力房产企业APP实现首页推荐、详情推荐和个人中心推荐。

场景优势

  • 支持基于经纬度的向量召回,根据地理位置召回高匹配度的附近房源。
  • 特征标签网状匹配。
  • 通过卡证识别,快速完成快递录单、手机开户等场景信息录入,实名认证。
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