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看手机APP大数据如何解析中国女性汽车消费者

奥美中国与易观国际日前联合发布了调研报告《新手相之捕获女车主》,从208万女性样本中进行APP数据分析,描绘了一组中国女性汽车消费者的人物画像。 中国已经成为不折不扣的“车轮上的国家”,连续6年成为全球最大的汽车生产国和第一大汽车市场。然而,当中国经济开始放缓,汽车营销人员开始积极地寻求新的增长机会。对于很多人而言,这意味着把焦点放在女性消费者身上,因为她们对汽车的“购买意愿”在2013年已经超过了男性。 但是,女性究竟想要什么?为了描绘这一群未来汽车市场的新消费者的面貌,奥美与易观以中国的智能手机为切入点

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腾讯企点“数字人”,激发服务产业创新升级

线上商品选购,不想阅读冷冰冰文字? 想24小时营业大厅都有人服务, 想要一个具体生动的售后指引, 实现这些,您可能需要一个“数字人” “数字人”,开启数字化服务新体验 “数字人”是指通过动作捕捉、三维建模、语音合成等计算机图形学技术,以代码与数据形式运作,创造出与人类形象接近的数字化形象,在视觉上拉近和人的心理距离,为人类带来更加真实的情感互动。 近几年来,随着建模、渲染、动态捕捉等技术的完善,服务型“数字人”产业格局已逐步成型,以虚拟客服形象、虚拟偶像、主播方式出现在各个行业,当赋予传统的对话产品人格

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聊聊淘宝天猫个性化推荐技术演进史

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。

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基于SpringBoot的协同过滤商品推荐商城系统

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

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