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实时预测用户对物品偏好 阿里云推荐引擎帮助你更好的提升业务

简介: 阿里云推荐引擎是一款用于实时预测用户对物品偏好的数据工具,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。
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现实中有很多企业或创业者,不晓得如何用数据来更好的运营自己的产品或网站,而阿里云推荐引擎(Recommendation Engine)的出现,则很好的解决了这个问题。

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阿里云推荐引擎是一款用于实时预测用户对物品偏好的数据工具,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。

这是怎么做到的?我们来看看它的原理。

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推荐系统一般包括展现子系统、日志子系统和算法子系统三个部分,三者互为一体。

“展现”部分不仅要负担展现,还是数据采集的窗口,用户在展现系统的所有行为通过日志录入,采集到的数据经过算法子系统的计算,可以得到用户的偏好或者个性化兴趣,然后回过头来指导“展现”部分怎样做的更聚焦。

阿里云推荐引擎(RecEng)是推荐系统的一部分,主要实现的是算法子系统,需要和其他子系统配合工作。它让企业快速搭建自己的个性化推荐系统,支持企业定制个性化推荐算法,助力企业实现商业目标。

因此,它可以应用在以下地方:

  • 电商网站/APP的商品推荐
  • 视频网站的视频推荐
  • 音乐网站的音乐/听书音频推荐
  • 新闻网站的新闻推荐
  • 小说网站的小说推荐
  • 教育行业的学生个性化试卷
  • 社交网站的好友推荐
  • 招聘网站的工作推荐/人才推荐等等
上面的有点过于技术,大家可能比较茫然,我们来推荐引擎优势有哪些:

  1. 不会算法也能做优化!推荐引擎的推荐算法流程白盒化,即便是不懂算法的业务人员也可以参与配置。
  2. 算法开放!支持企业融入自己的算法,进行效果调优。
  3. 接入简单、快速!可快速实现APP/网站个性化功能,节省90%的程序量。
  4. 数据安全!客户的数据由客户自己管理。

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基于这么多优势,所以有很多企业或创业者在实际应用中选择了阿里云推荐引擎。效果也确实很显著。比如说好看锁屏,在使用推荐引擎之后,每日浏览效果提升37.5%、主动订阅提升30%、主动浏览内容也提升了23%-33%。

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同样获得提升的也还有大麦网,大麦网在使用推荐引擎后,不仅推荐位点击UV占全部UV达到20%,推荐转化率也提高了4%;与此同时,每日滚动更新推荐项目达1800以上,累计推荐位点击量达6亿以上,而更重要的是,大麦网效率也从900人天提升到30人天。

相关资料:

推荐引擎深度介绍:请点此进入
推荐引擎官网:请点此进入 
推荐引擎产品论坛:请点此进入

技术加油站:
1. 使用推荐引擎需要准备的三件事:请点此进入
2. 【视频】我是数据开发者:我如何使用推荐引擎?请点此进入
3. 从无到有,如何21天搭建一个推荐系统:请点此进入 

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