推荐系统
以海量用户行为数据为基础，采用多算法融合策略，并依托数据 + 算法 + 系统三体合一，为每位用户提供“千人千面”的个性化推荐内容，实现多元场景覆盖和高效算法赋能，持续提升企业核心业务指标
行业优势
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推荐内容多样化
融合多种推荐算法模型，打破传统推荐系统单调重复的壁垒，给用户更加丰富全面的内容推荐
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可视化配置
可视化平台支持自主对物品设置加 权、封禁、必推、等运营干预能力，推荐结果更符合业务实际需求
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采集 & 推荐更实时
全端数据实时采集，算法模型实时计算，用户兴趣实时迭代，推荐结果实时展现，满足高时效的用户体验
能力介绍
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多算法融合
采用协同过滤、关联挖掘、召回算法、逻辑回归、深度学习等在线/离线算法自由搭配，融合形成推荐物品候选集合
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多维度数据采集
收集用户类数据、用户信息数据、物品类数据、物品库数据、行为类数据，定制化收集用户在不同平台、场景所发生的行为数据
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实时结果推荐
基于实时数据收集结果，关联用户实时画像，实现实时秒级结果推荐，并实时反馈推荐效果
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自定义权重调参
支持推荐物品按类别调整召回权重，支持推荐召回结果固定位展示，使推荐结果更符合业务实际需求
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自定义模型调参
支持算法核心参数自定义，支持多种算法引擎动态调节，使用者可根据业务进行实时调整及二次开发
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秒级数据收集
构建全实时数据收集处理系统：实时数据上报（秒级）+实时数据处理（秒级）+ 实时画像关联（秒级） + 实时兴趣更新（秒级）
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