大數據個性化推薦解決方案

根據用戶的興趣特點和購買行為,推薦用戶感興趣的信息和商品。

建立在海量數據挖掘基礎之上,為用戶提供完全個性化的決策支持和信息服務

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核心服務優勢

大數據計算

大數據計算

向用戶提供完善的數據導入方案以及多種經典的分布式計算模型,能夠更快速的解決用戶海量數據計算問題,有效降低企業成本,并保障數據安全

推薦引擎

推薦引擎

一款用于實時預測用戶對物品偏好的數據工具,它能夠幫助客戶面對眾多物品信息時發現令用戶感興趣的物品。

表格存儲OTS

表格存儲OTS

是構建在互聯互通分布式系統之上的NoSQL數據存儲服務,提供海量結構化數據的存儲和實時訪問。

云監控

云監控

云監控服務可用于收集獲取互聯互通云資源的監控指標,探測互聯網服務可用性,以及針對指標設置警報。

熱門應用場景

視頻網站

視頻網站

視頻網站擁有大量的視頻和潛在客戶,想做自己的個性化推薦業務,但是搭建和使用算法的成本較高,需要算法團隊、算法框架等。數加的個性化推薦解決方案可以有效的解決客戶痛點,利用云計算和大數據的優勢降低用戶成本。

電商網站

電商網站

電商網站積累了很多瀏覽購買數據,并且自己嘗試做個性化推薦,但是推薦效果并不好,沒有帶來購買轉化率的提升。數加的個性化推薦解決方案通過支持算法定制和實時修正,幫助業務方的技術人員定制和優化算法,改進推薦效果。

移動媒體

移動媒體

移動媒體擁有自己的App和大量移動客戶,為了提升用戶粘性和用戶留存,需要有個性化推薦能力來精準推薦自己的媒體內容。數加的個性化推薦解決方案支持數據采集、算法計算、結果輸出一站式滿足推薦的業務需求。

解決方案構架部署

需求痛點:

  1. 對于一些中小企業,想做自己的個性化推薦業務,但是不知道如何收集數據,而且搭建和使用算法的成本較高,需要算法團隊、算法框架
  2. 很多時候是企業積累了很多用戶數據、用戶行為數據但是推薦效果并不好,沒有帶來實際轉化率的提升

解決方案:

  1. 用戶開通MaxCompute和OTS分別作為離線和在線的存儲;
  2. 將離線數據上傳到MaxCompute,通過數據加工完成用戶表、商品表的開發;
  3. 在推薦引擎中配置推薦流程和算法任務以及API;
  4. 運行推薦任務后將結果同步到在線存儲OTS;
  5. 通過在推薦引擎中配置的API查看個性化推薦結果。
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