2017年即将结束，但新零售之争的战火才刚刚来开帷幕；刚刚完成入股永辉壮举的腾讯，转身又以黑科技入局另一家正在转型新零售的企业。12月25日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。 📷 微信人脸支付落地 据悉，深圳九方购物中心、以及广州白云万达广场，两家人脸智慧时尚店均已于12月25日开业。 新店开业伊始，微信支付团队便展示了全新的智慧门店时尚购物体验模式： 智能化的服装
本文是DIY一个人工智能设计师_v0.0.1的升级版本。将结合推荐系统，梳理人工智能设计师的具体使用场景之一。 先看下近期人工智能+设计的热点事件： 下面是新榜的数据，我对比了下“鲁班”跟“人工智能设计师”这2个关键词的情况： 再看下，各大自媒体传播的核心： 失业，每秒8000张海报，成为了这一轮传播的热议话题。 真的会失业吗？ 反正对人类设计师的要求会越来越高，因为有了瞬间出图的AI（此AI不是Adobe Illustrator），作为对比。 设计师如何跟上时代的潮流，应该多了解甚至掌握人工智
12月25日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，全国首次推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。 目前深圳九方购物中心的Jack&Jones、以及广州白云万达广场的VEROMODA两家人脸智慧时尚店均于12月25日开业。 人脸识别+精准推荐，人脸智慧时尚店会员购物“无需手机” 开幕仪式上，微信支付团队展示了全新的智慧门店时尚购物体验模式。用户进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“刷脸”，并通过专属
这两年，毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提高，传统的毕设题目缺乏创新和亮点，往往无法满足毕业答辩的要求。为了帮助大家能够顺利完成毕设，尽量减少精力投入，学长想要分享一些优质的毕业设计项目。今天，我将与大家分享的是：《基于微信小程序的校园点餐系统》
牛掰了，AI化身导购“看脸”推荐个性服装。今日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，全国首次推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。 据悉，目前深圳九方购物中心的Jack & Jones、以及广州白云万达广场的VERO MODA两家人脸智慧时尚店均于12月25日开业。 人脸识别+精准推荐 会员购物“无需手机” 全新的智慧门店时尚购物体验模式是这样的：用户进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“
语音识别和语音交互：小程序可以通过集成语音识别技术，实现语音输入和语音交互功能。用户可以通过语音进行搜索、下单、查询等操作，提高用户的操作便捷性。
作者：腾讯科技 今日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，全国首次推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。 目前深圳九方购物中心的Jack&Jones、以及广州白云万达广场的VERO MODA两家人脸智慧时尚店均于12月25日开业。 人脸识别+精准推荐，人脸智慧时尚店会员购物“无需手机” 开幕仪式上，微信支付团队展示了全新的智慧门店时尚购物体验模式。用户进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“刷脸”，
今日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，全国首次推出人脸智慧时尚店。微信支付智慧零售行业解决方案通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，赋能时尚行业，将智慧零售概念再次进行能力升级。 目前深圳九方购物中心的Jack & Jones、以及广州白云万达广场的VERO MODA两家人脸智慧时尚店均于12月25日开业。 人脸识别+精准推荐，人脸智慧时尚店会员购物“无需手机” 开幕仪式上，微信支付团队展示了全新的智慧门店时尚购物体验模式。用户进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“刷脸”，并通过专
在此背景下，8月10日下午，深演智能在北京召开媒体发布会，正式对外发布了深演智能的首款智能推荐平台产品。
作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。 来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》 零，题记 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。
在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。 随着业务的快速发展以及移动互联网的
作者 | fisherman、Davidxiaozhi 本文摘自《决战618：探秘京东技术取胜之道》，两位作者时任京东推荐系统负责人和系统架构师。 在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短
随着音乐行业的发展和用户对个性化音乐推荐的需求增加，本文将介绍一个创新的小程序项目，名为「音乐推荐小程序」，通过智能算法和用户偏好分析，为用户提供个性化的音乐推荐服务。本文将深入介绍该项目的背景、概述、技术实现和功能展示，以及其在音乐领域的优势和创新点。
随着网络的普及，网络资源不断丰富，网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针，出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围，并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题，帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品，为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐，也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段，能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品，并推荐给用户。对于用户而言，如果打开网站的链接并登陆，就能找到自己喜欢的商品，会省下很多翻看网页的时间和精力，而这样的网站，一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利，继而，使用户与网站之间有更好的粘合度，提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中，协同过滤被广泛应用，也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心，它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型，满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求，产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要，将顾客更多地吸引到自己的网站，与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户，防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术，很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣
2020年，你的营销需求和痛点是什么？市场环境的变化以及从流量运营到用户运营的转变，使得电商营销也在经历重要的转型期。
image.png 个性化推荐最佳实践 一、基本概念 网络营销解决方案提供商Questus公司的调查显示，在选择网络购物的消费者中，32%的人认为浏览体验非常重要；在决定不再网上购物的消费者中，22%是因为很难找到想要的商品。根据推荐技术服务公司Baynote的调查，如果人们点击了三次之后还无法找到自己想要的商品，95%的人会离开这个网站。 对于零售网站来说，如果不能准确地为顾客展示他们喜欢的产品，让顾客将时间浪费在浏览自己不感兴趣的商品上，那么最终为顾客糟糕的浏览体验埋单的还是零售网站自己。 个
达观数据CEO陈运文被特邀为拓扑秀第五期（拓扑社旗下的线上活动）采访嘉宾，以下正文为线上分享实录，由拓扑社编辑后报道。 【陈运文简介】陈运文，博士，达观数据CEO；中国知名大数据技术专家，国际计算机学会（ACM）会员，中国计算机学会（CCF）高级会员，复旦大学计算机博士和杰出毕业生；在国际顶级学术期刊和会议上发表多篇SCI论文，多次参加ACM国际数据挖掘竞赛并获得冠军荣誉；曾担任盛大文学首席数据官（CDO），腾讯文学高级总监、数据中心负责人，百度核心技术研发工程师，在大数据挖掘、用户个性化建模、文本信息处理
1.在线上，流量红利消失，获客成本和物流配送成本越来越高；一些品类的用户体验差，导致退货率高；
推荐系统怎样稳定高效提供服务，持续不断满足业务需求，持续不断面对技术挑战，是每一个服务端开发同学应该持续思考，和持续不断优化线上服务。 以前我们开发的程序更多的是网站，并且以单体服务
无线个性化推荐起步于2013年10月。现在往回看，当时的阿里很好地把握住了移动端快速发展的浪潮，以集团All-in无线的形式吹响了移动端战斗的号角。个性化推荐团队也是从All-in无线这一事件中孵化的。我们从零开始搭建了个性化推荐算法体系及个性化算法平台TPP。TPP这一个性化算法平台对个性化推荐团队的成长起到了至关重要的作用。基于TPP，个性化算法团队成员们验证算法的速度得到了极大的提高，优化算法的速度从而也得到了极大的提高。仅仅花了不到两个月的时间，个性化推荐的第一版算法就在“有好货” 中初露锋芒：结合基于主动学习的选品算法平台TSP，个性化推荐团队一举打造了“有好货”针对高端人群的优质导购体验。
随着用户的一切行为数据可以被企业追踪到，企业的关注点日益聚焦在如何利用大数据为经营分析和精准营销服务，而要做精细化运营，首先要建立本企业的用户画像。
京东基于大数据和个性化推荐算法，实现了向不同用户展示不同的内容的效果，在PC端和移动端都已经为京东贡献了10%的订单。为了探索京东全品类平台“千人千面”背后的算法奥妙，CSDN记者采访了推荐搜索部总监刘尚堃。 在信息过剩的互联网时代，个性化推荐技术对于互联网公司运营的重要性自不待言。本文要谈的是京东商城最新的推荐系统。京东已经在新版首页上线了“今日推荐”和“猜你喜欢”两项功能，基于大数据和个性化推荐算法，实现了向不同用户展示不同的内容的效果（俗称“千人千面”），该系统目前在PC端和移动端都已经为京东贡献了1
微信支付全国首家人脸智慧时尚店亮相深圳。图为顾客体验刷脸支付。南方日报记者 鲁力 摄 南方日报讯（记者/苏梓威）“这是智慧试衣间，请您‘刷脸’，我们将为您推荐服饰搭配”“您好，买单一共200元，请‘刷脸’”……这是在12月25日亮相深圳的微信支付全国首家人脸智慧时尚店中，记者所见情景。在这里，市民“买买买”连手机都不用带，只需“刷脸”，便能享受快速便捷的“无感”购物体验。 智慧零售能力升级 全国首家人脸智慧时尚店由微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团合作推出。不同于传统商店“海报—人工导购—购买”流程，
因为工作需要，最近有在学习商品搜索引擎的东西。会涉及到系统推荐、个性化推荐和排序推荐。
【大数据100分】王答明：个性化推荐的前世今生及1号店实践 主讲嘉宾：王答明 主持人：中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 王答明： 1号店IT资深经理，负责个性化推荐/大数据挖掘。早年曾在Intel, Alcatel等公司做过大型分布式系统，p2p网络, 移动自组织网络等分布式协议的研发。后加入Autodesk，成为其内容搜索组上海区的创始成员和技术负责人，期间曾负责过基于机器学习的自动分类，分词和信息抽取等方向，也曾带团队利用hadoop对搜索的backe
互联网时代，信息量惊人膨胀，也意味着用户必须为信息筛选付出更大成本。个性化推荐技术的出现，意味着这个被信息淹没的时代，用户可以直接获得自己最感兴趣的内容推。但现实是，虽然这个技术已被广泛应用于各种互联网平台，但离真正读懂大家的心还很远。
微信支付全国首家人脸智慧时尚店亮相深圳。在这里，市民“买买买”连手机都不用带，只需“刷脸”，便能享受快速便捷的“无感”购物体验。 智慧零售能力升级 全国首家人脸智慧时尚店由微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团合作推出。不同于传统商店“海报—人工导购—购买”流程，这家“聪明”的人脸智慧时尚店利用微信支付智慧零售行业解决方案，通过人脸识别AI技术及精准推荐算法，将智慧零售概念再次进行能力升级。商家可以更好地了解用户需求，从而给用户提供个性化空间和私人定制化服务。 微信商业新模式 微信面向未来的商业模式将会是
作者 | 谢幸、张富峥 编者按：互联网的迅猛发展为信息量的惊人膨胀提供了肥沃的土壤。丰富的信息资源给用户提供更多选择的同时，信息的泛滥也意味着用户必须为信息筛选付出更大的成本。 应运而生的个性化推荐技术能够在这个被信息淹没的时代，把用户最感兴趣的内容直接呈现在用户面前。本文中，微软亚洲研究院研究员谢幸、张富峥将为你揭开大数据背后个人性格的神秘面纱，近距离感受个性化推荐的神奇之处。原论文刊登于《中国人工智能学会通讯》2017年第07期。 个性化推荐系统大致可以分为三层境界，以电商推荐场景为例： 第一层
下面代码展示了 openid 的获取过程。 想获取 unionid 需要满足条件：小程序已绑定到微信开放平台账号下，不然只会返回 openid。 【相关文档】 微信小程序开发：appid 和 secret 的获取方法
“以前打开今日头条，首页里总会有很多自己感兴趣的内容，虽然觉得自己的可能被算法裹挟了，但真的节省了很多不必要的信息筛选。现在关掉了个性化推荐，满屏都是和自己无关的垃圾信息。”
场景描述：继「双十一」之后，京东也借着店庆日，制造了与其遥相呼应的「618」年中购物狂欢节。而各大电商除了用各种营销手段吸引顾客外，也在利用智能推荐不断影响着用户的购物选择。推荐系统为交易额的增长带来了极大的贡献。 关键词：智能推荐系统 电商 购物节
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 个性化推荐经常被人误解为细分市场和精准营销这两个概念。虽然它们之间有一些联系，但实质上却相差甚远。本文不仅清楚地讲述了个性化推荐技术，更列出了其所面临的十大挑战。
有读者觉得个性化推荐就等同于协同过滤，这可能是因为协同过滤应用比较广泛并且比较容易为大众理解。实际上协同过滤只是个性化推荐技术中的一个成员。它与很多更先进技术相比，就好像流行歌曲和高雅音乐，前者广受欢迎，而且一般人也可以拿个麦克风吼两声，但是说到艺术高度，流行歌曲还是要差一些。当然，流行歌曲经济价值可能更大，这也是事实。总的来说，协同过滤只是个性化推荐技术中的一款轻武器，远远不等于个性化推荐技术本身。 图1：信息服务的两次变革：从总体到群体，从群体到个体。 有些读者可能不是很了解个性化推荐，我先推
近期腾讯成立了“智慧零售战略合作部”来推动能力的创新与整合，将多年积累的用户平台、大数据技术、优秀的产品体验和连接力进一步开放给合作伙伴。 腾讯地图跟腾讯云，通过为滴滴打车、美团、京东、顺丰提供服务，积累了很多关于配送的经验，我们可以把这样的能力拿出来帮大家优化配送效率。 2018年3月20日，由中国连锁经营协会主办，主题为“驱动核心业务升级—零售数字化2.0”的2018中国零售数字化创新大会在深圳开幕。 适逢零售行业市场线上与线下进一步融合，“智慧零售”等理念引发零售业者关注的重要节点，本次大会吸引了
数据挖掘技术，一门基于计算机技术与大数据时代信息处理需求的技术产物，从世纪之交的火热发展以来，不知不觉间，早已应用到我们生活的方方面面：电子邮箱中的垃圾邮件分类、电影院的票房预测、网页上的广告推荐、语音识别、电网语义精确搜索等。还有人工智能、自然语言处理、数据修正等。我们认为，数据挖掘技术将成为互联网时代应用最广泛的技术之一，它有可能为人类社会带来一个新的时代。
在信息过剩的互联网时代，个性化推荐技术对于互联网公司运营的重要性自不待言。本文要谈的是京东商城最新的推荐系统。京东已经在新版首页上线了“今日推荐”和“猜你喜欢”两项功能，基于大数据和个性化推荐算法，实现了向不同用户展示不同的内容的效果（俗称“千人千面”），该系统目前在PC端和移动端都已经为京东贡献了10%的订单。为了探索京东全品类平台“千人千面”背后的算法奥妙，CSDN记者采访了推荐搜索部总监刘尚堃。 京东推荐系统三部曲 总体而言，京东推荐算法的步骤并不神秘，无非是建立召回模型——召回模型效率分析——排序模
收集用户的历史行为数据，包括点击、购买、浏览等。此外，还可以考虑用户的个人信息、搜索记录等。这些数据可以通过网站、APP的日志、数据库等途径获取。
准确地说这个时代，不能称之为推荐系统的时代，这一个时代未能给每个用户构建属于他的推荐结果，没有很好地解决个性化长尾问题，所以这个可以叫前推荐时代。
微信跨界领域越来越广泛了，这次推出了人脸智慧时尚店，想要帮助顾客实现“刷脸”购物。 📷 12月26日，微信支付、腾讯社交广告与绫致时装集团达成合作，在全国首次推出人脸智慧时尚店。目前深圳九方购物中心Jack & Jones和广州白云万达广场VERO MODA两家人脸智慧时尚店均于12月25日开业。 📷 具体来说，当顾客进入人脸智慧时尚店后，可在智慧试衣间屏幕前进行“刷脸”，并通过专属小程序绑定绫致会员并开通微信支付，成为人脸识别会员。 当会员再次站在智慧试衣间前“刷脸”时，微信支付团队和腾讯社交广告团队将以
导读：随着电子商务规模的不断扩大，电商平台的商品数量和种类呈爆发式增长，用户往往需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题。为了解决这个难题，“个性化推荐”技术应运而生，有效地节约用户时间，提升电商成单率。本篇文章中，将为大家介绍个性化推荐系统的实现方法，并送上一份基于飞桨（PaddlePaddle）实现个性化推荐的代码教程。
摘要：如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。 推荐这种体验除了电商网站，还有新闻推荐、电台音乐推荐、搜索相关内容及广告推荐，基于数据的个性化推荐也越来越普遍了。今天就针对场景来说说这些不同的个性化推荐算法吧。 说个性化之前，先提一下非个性化。 非个性化的推荐也是很常见的，毕竟人嘛都有从众心理，总想知道大家都在看什么。非个性化推荐的方式主要就是以比较单一的维度加上半衰期去看全局排名，比如，30天内点击排名，一周热门排名。 但是
如果去商场里买东西，我并不愿意听导购小姐讲的话，但是电商网站上的推荐，我还真的愿意看一看。【猜你喜欢】，好，那你就猜猜吧。
个性化推荐系统实践 达观数据于敬 在DT(data technology)时代，网上购物、观看视频、聆听音乐、阅读新闻等各个领域无不充斥着各种推荐，个性化推荐已经完全融入人们的日常生活当中。个性化推荐根据用户的历史行为数据进行深层兴趣点挖掘，将用户最感兴趣的物品推荐给用户，从而做到千人千面，不仅满足了用户本质的信息诉求，也最大化了企业的自身利益，所以个性化推荐蕴含着无限商机。 号称“推荐系统之王”的电子商务网站亚马逊曾宣称，亚马逊有20%～30%的销售来自于推荐系统。其最大优势就在于个性化推荐系统，该系统让
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