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經(jīng)緯用戶(hù)畫(huà)像與智能推薦系統(tǒng)

深入洞察用戶(hù)行為，構(gòu)建用戶(hù)偏好視圖，為用戶(hù)提供跨屏的、實(shí)時(shí)的、“千人千面”的個(gè)性化推薦，幫助用戶(hù)獲取感興趣的產(chǎn)品、資訊及服務(wù)，有效提升用戶(hù)活躍度、點(diǎn)擊率及留存率等關(guān)鍵指標(biāo)

用戶(hù)畫(huà)像系統(tǒng)與智能推薦系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)

核心優(yōu)勢(shì)

算法引擎
協(xié)同過(guò)濾、關(guān)聯(lián)挖掘、熱榜算法、邏輯回歸深度學(xué)習(xí)等在線/離線算法。
規(guī)則引擎
對(duì)不同站點(diǎn)、不同欄位的推薦策略。
配置策略
選擇流量占比，配置不同策略方案。
報(bào)表展示
基于轉(zhuǎn)化漏斗模型，針對(duì)不同站點(diǎn)、不同欄位、不同策略的多維度、多指標(biāo)量化評(píng)估，直觀展現(xiàn)和對(duì)比推薦。

成功案例

金融行業(yè)

對(duì)金融行業(yè)的內(nèi)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行整合及分析，提取用戶(hù)特征，實(shí)現(xiàn)財(cái)經(jīng)資訊等的精

新聞媒體

利用跨屏推薦能力，持續(xù)跟蹤用戶(hù)對(duì)媒體內(nèi)容的偏好，結(jié)合用戶(hù)畫(huà)像體系和豐富的推薦策略，在不縮小用戶(hù)視角的前提下，提高命中用戶(hù)興趣概率，實(shí)現(xiàn)流量轉(zhuǎn)化，提高用戶(hù)粘度。

電子商務(wù)

持續(xù)跟蹤用戶(hù)在商城的瀏覽、點(diǎn)擊、添購(gòu)、下單等行為，有效利用推薦欄位，極大提高商品曝光率，促進(jìn)長(zhǎng)尾商品的銷(xiāo)售。

互聯(lián)網(wǎng)電視

實(shí)時(shí)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)電視各頁(yè)面進(jìn)行個(gè)性化推薦，優(yōu)化整個(gè)片源庫(kù)的流量分配結(jié)構(gòu)，降低用戶(hù)尋找感興趣的視頻資源的時(shí)間成本，提升用戶(hù)的觀看時(shí)長(zhǎng)及收視體驗(yàn)。