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个性化推荐

根据用户的兴趣特点和购买行为,推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上,为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务

业务痛点及需求

研发成本高

对于一些中小企业,想做自己的个性化推荐业务,但是不知道如何收集数据,而且搭建和使用算法的成本较高,需要算法团队、算法框架等

推荐效果差

很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据,在此基础上尝试做了个性化推荐,但是推荐效果并不好,没有带来实际转化率的提升

不断提升效果

为了提升用户粘性和用户留存,需要从各维度进行对比,使用A/B test来确定不同算法的效果,以进一步提升转化率

方案概述

1. 用户开通MaxCompute和OTS分别作为离线和在线的存储;

2. 将离线数据上传到MaxCompute,通过数据加工完成用户表、商品表的开发;

3. 在推荐引擎中配置推荐流程和算法任务以及API;

4. 运行推荐任务后将结果同步到在线存储OTS;

5. 通过在推荐引擎中配置的API查看个性化推荐结果。

典型应用场景

视频网站

视频网站拥有大量的视频和潜在客户,想做自己的个性化推荐业务,但是搭建和使用算法的成本较高,需要算法团队、算法框架等。数加的个性化推荐解决方案可以有效的解决客户痛点,利用云计算和大数据的优势降低用户成本。

电商网站

电商网站积累了很多浏览购买数据,并且自己尝试做个性化推荐,但是推荐效果并不好,没有带来购买转化率的提升。数加的个性化推荐解决方案通过支持算法定制和实时修正,帮助业务方的技术人员定制和优化算法,改进推荐效果。

移动媒体

移动媒体拥有自己的App和大量移动客户,为了提升用户粘性和用户留存,需要有个性化推荐能力来精准推荐自己的媒体内容。数加的个性化推荐解决方案支持数据采集、算法计算、结果输出一站式满足推荐的业务需求。

使用产品

大数据计算MaxCompute

向用户提供了完善的数据导入方案以及多种经典的分布式计算模型,能够更快速的解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全

推荐引擎

一款用于实时预测用户对物品偏好的数据工具,它能够帮助客户面对众多物品信息时发现令用户感兴趣的物品。

表格存储OTS

是构建在阿里云飞天分布式系统之上的NoSQL数据存储服务,提供海量结构化数据的存储和实时访问。

云监控

是一项针对阿里云资源和互联网应用进行监控的服务。云监控服务可用于收集获取阿里云资源的监控指标,探测互联网服务可用性,以及针对指标设置警报。

成功案例

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