点击蓝字 关注企点 上一期企点君为大家分享了上海某长租公寓平台是如何通过企点营销、利用员工进行“社交链获客”，帮助企业服务号涨粉近30W的案例（看2万员工如何带来30万粉丝）。 企点君先带大家回顾一下通过企点营销，企业是如何做到快速增粉的！ “ 通过企点营销全员营销系统，企业给1~2万名房管员下发带有奖励性质的专属二维码海报/H5活动页，通过房管员的人脉和本地圈子去获取新客，带来更多服务号粉丝。 文章的最后，也给大家留下了一个疑问，企业要如何管理粉丝，以实现服务号高活跃度，并且提升潜在租客的转化呢？
二是分享自如的达芬奇·用户画像平台的建设实践，帮助大家从整到分地了解用户画像的建设过程，以及应有的功能模块；
据链家发布的数据，北京现在有35%的人租房住。按照北京常住人口2100万计算，当前北京大约有735万人在租房。纽约、中国香港、巴黎这样的国际型城市，都是超过一半的人租房住，纽约租房人群大概占60%。链家董事长左晖预测，未来北京将有1000万人租房。这是一个庞大的市场。
个性化推荐，指的是根据用户的个体偏好或者上下文信息，对某些内容进行个性化的决策。最常见的例子，比如新闻app中的内容流，视频和电商网站的“相关推荐”、以及广告中使用的个性化重定向等（可以参见《计算广告》一书）。 由于个性化推荐会大量利用用户行为数据与内容数据，它是大数据在互联网领域最常见的落地应用之一。因此，很多大数据码农码畜们在加入一个新公司时，往往喜欢豪情万丈地向码皇们建议：把某某位置交给我吧，我能用数据和推荐技术把它的点击量提高50%！ 提高点击量虽然很重要，但是这是个性化推荐的主要作用么？不然。在正确认识个性化推荐的作用之前，我们先要学会识破一个推荐产品常用的装逼姿势：“我们全站有80%的流量来自个性化推荐”。 其实，这里的数字往往是真实的，那么为什么说是装逼呢？这可以用一个故事来比喻。从前有一个小山村，村民们过着自给自足，男耕女织的生活。忽然有一天，从村外来了一支队伍，他们宣布此山他们开，此树他们栽，并且自豪地对村民们说：是我们养育了你们全村老少。这当然仅仅是一个故事，读者们不要瞎联想。不过，全站流量的个性化占比这样的说法，跟这个故事有点儿像。请大家看下图：
<数据猿导读> 本周，大数据领域共发生12起投融资事件，涉及领域包括智能电子、教育、精准营销，出行等多个领域，融资金额千万元到数十亿元不等。以下为您奉上本周投融资事件 一、欧比特拟6.2亿元并购绘宇智
4月8日，神州租车与华夏金融租赁在北京举办战略合作签约仪式，华夏金融租赁将向神州租车提供30亿元的合作额度，而这也是2021年以来汽车租赁行业最大的一笔合作额度。
数据猿导读 用数据驱动互联网办公租赁落地，好租获元生资本领投的亿元融资；医疗+大数据成大势所趋，云南着力打造省“健康医疗云”框架；中国移动物联网服务商“甲骨文”挂牌上市……以下为您奉上更多大数据热点事
《罗胖做的是知识服务吗？》一文中，我们分析后得出的结论是罗胖在做知识产品，不是在做知识服务。
我们一般遇到名词的解释，第一感觉会去百科词条搜一下。为了更加的有说服力，我通过网络、行业权威杂志仔细找了找关于合同物流的关键词文章，希望能找到比较详细的解释。结果发现关于合同物流的说明屈指可数，少之又少；且都是哪家企业开展合同物流了，谁和谁在合同物流上展开战略合作了之类的内容。所以在此，我分享下自己的理解。
在疫情常态化的大背景下，购物中心的经营及运营方式都在悄然发生变化。购物中心作为消费者选择生活方式的一种载体，在消费理念不断升级中，也在逐渐升级，满足不同消费者对多功能多元化的消费需求。很多商场都是各个品牌各个门店各自为营，庞大的会员资源无法整合到一起，这对商场来说，是巨大的损失。
作为市场份额和行业影响力最大的长租平台，自如的主动求变势必将为整个行业按下转型升级的“快进键”，并将重构市场的生存法则。
这一消息被媒体曝光后，在微博、豆瓣、知乎等社交媒体上引发了大量的讨论。不少网友坦言有过类似的经历，单单是“房屋被恶意破坏”的话题就有上千条留言，诸如水管爆裂、垃圾满地等案例几乎成了一种“常态”。
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本周将推出O2O系列研究文章，分别从旅游、餐饮、租车打车、社区服务四大领域深入调研。今天推出第一篇——旅游O2O的新机会。 研究结论： 1、在超过一万名网友的调查中，57%的网友有过网络订购机票的经历，其中23%经常订购；同时有31%的网友认为网上订购旅游服务更便宜也更方便； 2、旅游O2O的新机会在游前决策，用户在旅游出发前通常对目的地缺乏了解，更丰富的资料和更可信的评价，对于用户选择旅游服务至关重要； 3、旅游途中的高效管理是线上与线下结合的更大机会。通过整合旅游资源，为用户提供一站式旅游服务，让用户整
开发过SaaS系统平台的小伙伴一定对多租户这个概念不陌生，简单来说一个租户就是一个公司客户，多个租户共用同一个SaaS系统，一旦SaaS系统不可用，那么所有的租户都不可用。你可以这么理解SaaS系统就像一栋大楼，而租户就是大楼里面租办公楼层的公司，平时每家公司做着自己的业务，互不干扰，但是一旦大楼的电梯坏了，那么影响到的就是所有的公司。
2020 年 6 月，一则哈工大、哈工程等高校被禁用 MATLAB 的消息打破了国内软件圈的平静。
路人甲：就是客户第一年合同结束前去和客户拉拉关系，争取客户能第二年续签，相当于销售角色吧。
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9月21日，2015中国(大连)国际服装纺织品博览会期间，互联网+服装纺织行业的新机遇高峰论坛在大连举行。腾讯研究院高级研究员刘琼受邀发表演讲。出席论坛的还有大连市经济和信息化委员会主任张乙明、腾讯大辽网总裁潘鸿雁、京东女装部总监席敬敏、腾讯财付通战略合作总监曹刚、腾讯大辽网产品经理陶淑芬、中国方舟有限公司董事长马塾君等。 image.png 以下是刘琼演讲全文： 大家好，非常荣幸今天能有机会跟大家交流“互联网+”服装。 自今年两会以来，“互联网+”成为业界第一热词，各行各业都在践行这一理念。
在经济发展的三驾马车房地产、基础设施建设及出口纷纷走入平缓时，消费升级就成为了最蕴含经济动能的概念，也顺理成章成为创业者扎堆的领域。而围绕家庭场景进行的消费升级又成了这场创业浪潮的重中之重。
据国家统计局最新数据显示，我国目前在籍人口13.83亿人，其中2017年的流动人口近2.5亿，而以租住作为居住模式的人数占流动人口的67.3%。 近两年，政策利好及各地落地政策的频频出台，让长租公寓平台冉冉升起，同时行业也正在经历着产业和服务升级。在运营方面，各平台之间同质化竞争加剧、获客成本持续上升。如何有效积累精准人群，降低运营成本的同时提高管理效率，是行业内的普遍难题。今天的案例分享，企点君会跟大家分享上海某长租公寓平台是如何通过企点营销解决这个难题。 企业背景 上海某长租公寓平台2012年创
脑机接口（BCI）是一种变革传统人机交互的新型技术，用户的大脑是直接的控制信号源。在BCI转化为实际应用时，由于用户个体之间的感觉、知觉、表象与认知思维活动、脑结构与功能具有一定的差异，通用BCI难以满足不同个体的需求。为此，需要为特定用户定制个性化的BCI。迄今为止，少有文献对个性化BCI涉及的关键科学与技术问题进行阐述，本文聚焦个性化BCI，给出个性化BCI的定义，详述其设计研发以及评价方法和应用，并讨论个性化BCI面临的挑战及未来方向。期望本文对个性化BCI创新研究及实用化提供有益的思路。
企鹅智酷·真象 | 出品 分析师：冯辰 人类社会是否正在， 从“拥有者”时代， 进入“使用者”时代？ 《经济学人》一篇文章中，曾描绘过未来分享经济风潮盛行的情景：一位女士提着100美金/次租来的奢侈品包走回家。她的儿子正在吹奏着租金55美元/月的萨克斯，女儿推着租金18美元/天的自行车。 同样，这场“经济与资源配置变革”也正在悄然改变中国。 本文主要聚焦闲置房/车分享，重点解读中国分享经济供给双方最关切的几个问题： 中国人把车和房投入分享经济市场的真实动力有哪些？ 产权所有者对定价的期望值，与市
随着现代生活的快节奏和人们对健康的不断追求，个性化健身和健康建议的需求日益凸显。在这一背景下，自然语言处理（NLP）技术作为人工智能领域的关键技术之一，正逐渐成为个性化健身和健康管理的利器。本文将深入探讨NLP技术在个性化健身和健康建议中的创新应用，通过实例展示其如何为用户提供更加个性化、实用的健身和健康建议。
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
根据这些典型的个性化服务案例，我们可以看出个性化服务是依据客户属性、行为等特征，来识别目标客户，进而向客户提供、推荐相关的个性化信息、服务，以满足客户的需求。从整体上说，个性化服务打破了传统的被动服务模式，能够充分利用客户自身的资源，主动开展以满足客户个性化需求为目的的全方位服务。
来源：小飞哥笔记｜作者：丰宪飞 ---- 我们知道，做SaaS产品和做定制化项目之间最大不同是： 做定制化项目，可以根据客户的需求，考虑其业务的特征，最大化的满足客户个性化需求； 做SaaS产品时，就要考虑其通用性，如何把产品做的通用，满足更多客户的需求。 但同时，当Saas产品服务的客户越来越多，还是会出现不同的客户有着一些不同的个性化需求。 这时，这个问题该如何解决？ 我们可以通过配置化的手段来解决。 当个性化需求的业务流程与现有产品业务流程差别较小，可以从功能层面进行配置来解决个性化
编者按：本文作者王戴明是具有12年信息化咨询与管理经验的行业老兵，他通过对行业的观察以及与曾经客户的交流发现，即便近几年SaaS的概念炒得火热，但客户本身和客户的需求其实一直都没有发生太大的变化。指出应该忘记固有“SaaS”概念，回归客户需求本身。并以具有代表性的大型企业ERP实施为例指出当下管理软件的困境。他认为某种意义上看，SaaS厂商之间的竞争是次要的，最核心的还是在于如何通过产品和机制创新，用更低的成本，达到甚至超出客户的预期，并提出“人才降级，工具升级”的破局思路。
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
导读：58同城作为分类信息网站，服务覆盖多个领域，如房屋租售、招聘求职、二手买卖等等，不同的业务有不同的特点，这使得多业务融合推荐成为一大挑战。如何准确挖掘用户的需求？如何平衡各业务之间的流量分配？如何增加多样性提升用户体验？这些问题将在本次分享中解答。
如今，互联网上使用积分的企业随处可见，积分是产品内的一种虚拟货币，可用来激励用户，是企业为了刺激用户购买力进行的一种变相营销手段或者运营策略。作为会员福利的一种，积分平台管理系统可以帮助企业提升用户粘性，增加商城页面的停留时间，具有较高的应用价值。
本期一周AI看点包括AI行业要闻、投融资、技术应用、业界观点以及技术前沿。 行业 【北航设立全国首个人工智能专业：与百度合作办学】 近日北京航空航天大学宣布该校软件学院将设立全国首个人工智能专业，并与百度签署了合作办学协议，师资力量配备比率：30%业界知名学者、30%企业一线专家、40%高校的教授团队。 【微软Visual Studio Code 现支持深度学习/ AI 应用程序】 该工具是一个跨平台的扩展，用于使用 Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）、Google T
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。
个性化与自适应学习是教育领域中一项备受关注的创新性工作，它旨在根据学生的个体差异和学习进度，提供定制化的学习体验。近年来，自然语言处理（NLP）技术的发展为个性化学习注入了新的活力。本文将深入探讨NLP在个性化与自适应学习中的应用，通过结合实例展示如何通过语言模型提升学习体验，满足学生独特的学习需求。
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
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
作者：张易 编辑：弗格森 【新智元导读】 自然语言处理（NLP）很可能是接下来一年中最值得关注的AI方向之一，从2015年开始就看到深度学习和强化学习等新算法对于NLP应用，尤其是对话系统的成熟能产生巨大效果的“助理来也”创始黄金搭档汪冠春和胡一川近日接受了新智元的专访。在这里，我们将看到“助理来也”从无到有、两位机器学习海龟从创业、被百度收购进入百度、再创业的故事。 从 DVD在线租赁、视频个性化推荐到智能个人助理再到智能行业助理，汪冠春、胡一川两位机器学习博士的创业之路，完整地呈现了 AI 创业的万象与
转载请保留 Author: Nino Lancette, Cinafidès Consulting &Technology, U.S. 作者：尼诺·兰赛特，斯诺德咨询与技术公司，美国 翻译者：王璐菲 校对者：yawei xia 关键词：隐私个性化 假设： U5：数据所有权从企业转移到消费者或公民手里 U9：隐私担忧将解除 2028年10月9号上午10点，你走入当地一家咖啡店，点了一杯意式浓缩。你在门口点单，用手表轻刷一个小小的玻璃显示器；然后直接走到柜台，手腕再次随意一挥，为双倍豆奶拿铁付了钱。然
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
随着教育科技的不断发展，个性化教学在教育领域的应用日益广泛。通过融合机器学习与教育科技，个性化教学系统能够实现学生学习行为分析、个性化学习路径推荐、智能化教育评估等功能，从而提升教学质量和学生的学习效果。本文将探讨机器学习与教育科技在个性化教学中的融合应用，并重点讨论性能优化的新方法和新探索。
在刚刚毕业的时候，当时的领导就问了一个问题——个性化推荐与精准营销的区别，当时朦朦胧胧回答不出。现在想想，他们可以说是角度不同。精准营销可以理解为帮助物品寻找用户，而个性化推荐则是帮助用户寻找物品。
个人用户门户是完全由用户自己定制的纯个性化信息“窗口”，以用户为中心，为用户提供一个单一页面的入口，整合系统中或其他系统的多方面的业务应用。打通系统内外部、各部门或业务系统之间的数据呈现，能实时从系统
近日，深圳市罗湖教育科学研究院联合腾讯教育及悦动圈，在全区中小学开启寒假个性化体育锻炼活动，并率先在深圳市华丽小学、深圳市翠北实验小学建立试点校，旨在帮助学生提升身体素质，养成健康的生活方式。 此次罗湖示范先行，启动个性化体育运动任务打卡，不仅实现体育与教育的有机融合，亦帮助学生在体育锻炼中享受乐趣、增强体质、健全人格、锤炼意志。 大数据云平台 与AI运动系统的有机结合 本次活动基于罗湖区智慧教育云平台“教育智脑大数据中心”，汇聚最新国家体测数据为基础数据，构建学生体质健康画像指标体系，深层挖掘影响学生体质
https://mp.weixin.qq.com/wiki/0/c48ccd12b69ae023159b4bfaa7c39c20.html 很早之前微信发布了个性化菜单的设置。今天我就测试一下接口的调用。 一、个性化菜单接口 开发者可以通过以下条件来设置用户看到的菜单： 1、用户分组（开发者的业务需求可以借助用户分组来完成） 2、性别 3、手机操作系统 4、地区 个性化菜单接口说明： 1、个性化菜单要求用户的微信客户端版本在iPhone6.2.2，Android 6.2.4以上。 2、菜单的刷新策略是，在用
不久前，国内领先中立云计算服务商UCloud和人工智能技术与服务提供商第四范式，联手推出的“第四范式·先知”UCloud专属公有云版本，引起了业界的广泛关注。在极高默契度的配合下，双方团队再度联手推出部署于UCloud云平台的“个性化推荐引擎”，并将于近期正式上线。 个性化推荐引擎是基于“第四范式·先知”平台和其他专利技术研发的一站式推荐系统解决方案产品，集推荐物料管理、机器学习训练日志生成、推荐召回和触发、推荐内容机器学习排序、推荐列表生成和管理等功能于一体。 个性化推荐引擎在与UCloud云平台深度结合
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