智能搜索推荐
智能推荐(Artificial Intelligence Recommendation,简称AIRec)基于阿里巴巴大数据和人工智能技术,以及在电商、内容、直播、社交等领域的业务沉淀,为企业开发者提供场景化推荐服务、全链路推荐系统开发平台、工程引擎组件库等多种形式服务,助力在线业务增长。
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电商/O2O行业搜索排序表达式最佳实践
搭建搜索功能不难,难的是如何提高搜索质量,帮助用户快速找到心中所想的内容或商品,那么搜索结果的相关性排序则是影响用户体验最关键的一环,今天小编和大家聊一聊[开放搜索]几个典型的排序表达式的应用,如何更好的优化电商/O2O行业的排序效果.
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如何快速实现精准的个性化搜索服务
用户行为数据如何实时的应用在搜索服务中那? 怎样在1天内就可实现【精准的个性化搜索系统】搭建那? 今天小编将通过【阿里云开放搜索】中的三大“个性化搜索算法模型”给大家详细介绍,希望给予您更多解决思路~
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搜索与推荐技术公开课
通过阿里云开放搜索与智能推荐的技术理论和行业案例,给予企业开发者更多解决方案及思路,对产品功能和逻辑有清晰认知,可以更好更快玩转搜索与推荐技术,指引如何高效的搭建高质量的可持续的搜索推荐服务。
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大数据上手实战!训练营“9营齐开”第二季限时免费报名啦
8月18日,阿里巴巴大数据训练营“九营齐开”正式开营,来自数据计算、数据分析、数据仓库、搜索、机器学习、数据智能等多个领域的技术大佬亲身上阵教学,解读各技术领域基础原理,剖析行业实践案例,帮助开发者实现大数据从0到1的上手学习。
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搜索引擎新架构:与SQL不得不说的故事
本话题将围绕阿里巴巴搜索引擎HA3架构,和大家详细阐述搜索引擎在面对架构深度学习和数据规模的挑战时,如何以数据库SQL的执行方式来应对解决。
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小程序搜索服务优化最佳实践
小程序的诞生大大缩短了操作步骤以及省去了APP之间的切换成本,如何提升用户体验,促使更多流量变现,是大部分开发者们不断探索优化的方向。本文透过小程序“搜索服务的优化”的角度,结合了阿里云开放搜索的最佳实践,解读如何2步实现一站式高质量搜索体验~
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电商搜索“随便逛逛,想知道大家都在搜什么?现在什么最热门?”
有时候用户只是随便逛逛,没有明确的搜索意图,如何推荐更多优质查询词,引导其搜索、购买那?本文结合实际案例运用阿里云开放搜索的解决方案实现优化。
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电商搜索"提高输入效率,更快找到想要的商品"最佳实践
很多时候,搜索不仅仅只是“搜索”,不是单纯的在搜索框中输入Query这么简单,有时搜索还赋予了其他的价值和意义,今天和大家聊一聊如何通过搜索引导功能---“下拉提示”,优化业务的价值~
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独家下载 |《淘系千人千面分发体系全拆解》典型案例实战经验
想了解阿里系内部搜索与推荐是如何支持分发体系关键环节的吗? 想一站获取电商搜索的实战经验总结吗? 想深入学习推荐技术业务价值和核心能力吗?... 搜索&推荐技术应用系列第二本电子书《淘系千人千面分发体系全拆解》来啦!本书全方位视角解读阿里云搜索与推荐技术的实践与应用,带给你全新启迪,快来了解吧
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优化搜索排序结果从而“ 提升CTR、CVR业务指标”
搭建搜索功能不难,难的是如何提高搜索质量,帮助用户快速找到心中所想的内容或商品,那么搜索结果的相关性排序则是影响用户体验最关键的一环,本文通过阿里云开放搜索电商行业解决方案和大家聊一聊如何优化排序结果
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阿里云飞天大数据产品价值解读——《一站式高质量搜索开放搜索》
随着研发技术的发展,开发者对内容、工具、平台等的一站式需求愈加强烈。为了构建更加高效和高质量的一站式大数据搜索产品,阿里云将一站式搜索服务的核心着眼于实现高质量以及开放式搜索。本次直播将由阿里云智能-高级产品专家染天为大家全面解析OpenSearch核心能力、搜索体验、价值评估并分享典型案例
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全托管推荐引擎服务:智能推荐AIRec
本文是《飞天大数据产品价值解读系列》之《全托管推荐引擎服务——智能推荐》的视频分享精华总结,主要由阿里巴巴搜索推荐事业部的栀露向大家分享智能推荐的相关知识,包括为什么要使用推荐,推荐的价值所在,以及智能推荐的重点服务和功能。
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“业务指标”衡量电商搜索引擎的优劣
在电商行业中,无论是2B还是2C,最终的业务目的就是交易成单,众所周知搜索服务旨在让消费者能够更快的定位到自己想要的产品,据统计像淘宝这类综合型电商搜索转化交易占整个交易结果的40%以上,垂直类电商的搜索转化更是占整个交易结果的60%以上,所以搜索在电商中的重要性不言而喻,越是拥有海量sku的电商网站,就越依靠搜索,同时对搜索商品的能力要求也就越高。
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【智能推荐系列公开课讲义④】7天搭建电商个性化推荐场景和最佳实践
阿里巴巴搜索推荐产品团队带来系列公开课,聊聊怎样结合实际场景,嵌入智能推荐,搭建“千人千面”的分发体系,使产品价值最大化。每期20分钟,10课时,修炼推荐硬功夫。
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【智能推荐系列公开课讲义③】智能推荐电商行业2.0发布,算法模版再升级
阿里巴巴搜索推荐产品团队带来系列公开课,聊聊怎样结合实际场景,嵌入智能推荐,搭建“千人千面”的分发体系,使产品价值最大化。每期20分钟,10课时,修炼推荐硬功夫。
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【智能推荐系列公开课讲义②】智能推荐在电商的经典打法与实践
阿里巴巴搜索推荐产品团队带来系列公开课,聊聊怎样结合实际场景,嵌入智能推荐,搭建“千人千面”的分发体系,使产品价值最大化。每期20分钟,10课时,修炼推荐硬功夫。
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【线上直播】智能推荐系列公开课——让产品价值最大化
阿里巴巴搜索推荐产品团队推出系列公开课,聊聊怎样结合实际场景,嵌入智能推荐,搭建“千人千面”的分发体系,使产品价值最大化。 每期20分钟,修炼推荐硬功夫。
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【智能推荐系列公开课讲义①】推荐场景化构建与业务价值
阿里巴巴搜索推荐产品团队带来系列公开课,聊聊怎样结合实际场景,嵌入智能推荐,搭建“千人千面”的分发体系,使产品价值最大化。每期20分钟,10课时,修炼推荐硬功夫。
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【活动精彩回顾】搜索&推荐技术分享沙龙电商专场(附视频)
有搜索推荐功能需求的用户正在关注什么?怎样正确使用产品达成业务增长?10个用户精选问答送上,你关心的都在这里。同时,为大家带来搜索和推荐领域适用于电商行业的干货内容分享。
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【线下活动】TechDay 搜索&推荐 | 电商业务增长的双引擎
在消费分级、渠道下沉、精细化运营等业务背景下,有效利用大数据和AI技术,促进业务增长成为共识。智能化的搜索和推荐技术,已经成为众多电商企业的业务增长引擎。 如何更准确地匹配消费者和商品,更高效地提升流量分发价值?阿里巴巴搜索推荐技术团队,联合友盟+ 带来了针对电商企业的搜索 & 推荐技术分享,诚邀各位从业者参与探讨。
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当搜索推荐遇到广告 - 三位一体的AI·OS技术新体系
AI·OS是由阿里巴巴搜索工程团队负责,集个性化搜索、推荐、广告三位一体的技术平台。本次分享来自该团队资深算法专家喜德,为大家带来这一年里,搜索工程体系在阿里巴巴内网及开源平台上的最新技术成果。
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【客户案例】用户点击率提升57%?| 智能推荐&开放搜索的实践分享
上海的联蔚科技是一家所属阿里生态的服务商,基于对大量客户的真实分析,从客户IT背景出发基于案例分析,来给大家分享为什么我们选择智能推荐和开放搜索作为企业技术服务架构的核心层,且在集成过程中,这两个服务的定位。
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云栖全程回顾|搜索推荐工程技术专场(附视频与文档)
2019年9月26日在云栖大会《搜索推荐工程技术专场》上,介绍了阿里巴巴搜索推荐与广告,淘系推荐算法云上赋能的分享。基于阿里巴巴十几年搜索与推荐引擎的技术沉淀,承载了包括淘宝、天猫、菜鸟、盒马、钉钉、优酷乃至海外电商在内的整个阿里集团业务,同时由搜索推荐体系支撑起的云产品矩阵已服务于全球的开发者。本次分享邀请到了阿里巴巴搜索和推荐最核心的资深技术专家,为大家带来搜索和推荐领域最前沿、专业、深度的技术内容盛宴。
云栖硬核回顾|企查查搜索引擎演进之路
企查查作为企业征信行业的搜索引擎,一直以来都与阿里云开放搜索团队有深度合作。本次朱总独家揭秘,开放搜索陪伴企查查从创业初期到成为企业征信行业的独角兽的过程中,是如何满足企查查产品海量数据的精准搜索需求的。
深度预测平台RTP介绍
前言 RTP平台是阿里内部一个通用的在线预测平台,不仅支持淘系搜索、推荐、聚划算、淘金币等业务,也支持国际化相关icbu、lazada等搜索推荐业务,同时还支持着淘客,优酷、飞猪等大文娱的搜索推荐场景。
大规模深度学习预测场景下 codegen 的思考与应用
RTP 系统是一个面向搜索和推荐的 ranking 需求,支持多种模型的在线 inference 服务。本文主要讨论了在 RTP 的存储读取和特征生成场景中 codegen 的应用。利用 IR 和 C++ 混合编程,解决系统的抽象和性能问题,并提供 schedule 的优化能力。
阿里巴巴搜索在离线统一调度
1. 发展历程 Hippo是搜索事业部调度系统团队自研的支撑集团内外多个BU搜索与推荐体系和阿里云上Opensearch/ES等的调度系统,经过了5年的快速发展,提供了可靠、简单、低成本的资源及应用托管方案,通过自动化运维、机器合池、智能弹性调度、混部和在离线统一调度等手段解决成本和效率的问题。
搜索在线服务的存储计算分离
随着网络和存储硬件向着高吞吐低延迟的方向不断发展,存储计算分离成为了集团的一个重要技术方向,在节约成本、简化运维、提高混布能力有着重要的作用。本文将介绍搜索在线服务的存储计算分离架构设计与一些为了降低延迟、提高性能的努力。
OpenSearch算法产品化探索与实践
作为搜索的用户,我觉得最关心的是两个方面:一是召回的结果是否符合预期,二是召回结果的排序是否符合预期。OpenSearch作为一个搜索服务提供平台,在这两个方面我们提供了一定机制方便用户定制自己的召回和排序逻辑。