智能推薦和用戶畫像

根據不同用戶的喜好挖掘生成用戶畫像,為每位用戶提供“千人千面”的個性化推薦內容,幫助傳媒、電商等行業有效提升點擊率、轉化率及用戶粘性,極大地增加客戶的經營效益

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產品功能

個性化推薦

在APP的首頁、頻道頁、猜你喜歡頁、發現頁等為用戶提供個性化的推薦結果,通過信息Feed流等方式呈現

相關推薦

詳情頁、閱讀頁、播放頁、商品頁等頁面,呈現相關內容推薦。常見形式為“看了又看”、“其他用戶還喜歡”等

熱門推薦

在排行頁、搜索無結果頁、欄目頁等,呈現統計結果和熱門結果,達觀熱門推薦定期更新,確保新鮮感

用戶畫像

從海量用戶行為數據中抽取標簽形成多維度認知,跟蹤用戶訪問行為,持續優化轉化率,提升產品粘度

千人千面推薦效果的個性化推薦內容

突破傳統推薦單調重復的問題

提升推薦的多樣性和新穎性

  • 多維度挖掘用戶長短期興趣畫像,精準把脈用戶偏好訴求
  • 多策略融合優化推薦的多樣性、新穎性、時效性,給用戶驚喜的結果
  • 反應迅速,秒級響應用戶點擊反饋,實時更新推薦結果

達觀專利的雙疊組合算法

多次獲得國際算法競賽冠軍

  • 達觀業界頂尖專利算法,為客戶深度調優,為企業帶來最優推薦轉化
  • 達觀的離線-近線-在線三層系統架構,兼顧強大算法和靈活服務
  • 基于機器學習的重排序框架,自動為企業應用場景配置算法的最優組合

先進的數據建模方法產出有效標簽和合理權重

基于海量用戶行為歷史數據
挖掘多樣性的高質量個性化推薦結果
基于高性能計算框架
秒級生成新用戶畫像,快速完成冷熱轉換
不斷吸收引進前沿的預測算法
對用戶實時興趣和個性化需求進行精準預測

產品優勢

推薦算法精度優異

多維度挖掘用戶長短期興趣畫像,精準把握用戶偏好訴求,實時響應點擊反饋更新推薦結果

推薦內容多樣化

融合多種算法模型,突破傳統推薦系統單調重復的問題,給用戶豐富全面的內容推薦

推薦服務穩定可靠

領先的“三級火箭”設計架構,同時兼顧算法靈敏性與系統穩定性,確保在復雜情況下的高性能運作

領先的冷啟動推薦方案

利用高性能計算框架,秒級生成新用戶畫像,并不斷融合前沿算法進行精準預測,提高用戶留存率

技術架構

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