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个性化推荐

2019-08-05 05:56 来源: 震仪

  根据用户的兴趣特点和购买行为,推荐用户感兴趣的信息和商品。建立在海量数据挖掘基础之上,为用户提供完全个性化的决策支持和信息服务

  对于一些中小企业,想做自己的个性化推荐业务,但是不知道如何收集数据,而且搭建和使用算法的成本较高,需要算法团队、算法框架等

  很多时候是企业积累了很多用户数据、用户行为数据,在此基础上尝试做了个性化推荐,但是推荐效果并不好,没有带来实际转化率的提升

  为了提升用户粘性和用户留存,需要从各维度进行对比,使用A/B test来确定不同算法的效果,以进一步提升转化率

  1. 用户开通MaxCompute和OTS分别作为离线. 将离线数据上传到MaxCompute,通过数据加工完成用户表、商品表的开发;

  4. 运行推荐任务后将结果同步到在线. 通过在推荐引擎中配置的API查看个性化推荐结果。

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