金融科技&大数据产品推荐：达观数据—金融平台产品及资讯个性化推荐引擎
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
这篇文章搞头条号、运营知乎等流量的兄弟们可以看看，可以让你了解到你的文章是怎么被推荐的、通过很好的配合头条、知乎等的技术架构、机制可以增加你文章的曝光。 今日头条以前进入各大app的流量
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
导读：在本文中，将详细介绍多种类型的推荐系统，具体介绍基于近邻算法的推荐引擎、个性化推荐引擎、基于模型的推荐系统和混合推荐引擎等，并分析介绍每种推荐系统的优缺点。
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。
58同城是中国本地生活服务应用的代表。从最新数据规模上看，58同城已经超过了美国的Graigslist成为该领域世界第一，拥有超过1.3亿的月独立用户和400多万的季度活跃本地商户,月度发布超过5600万条本地生活服务信息。更复杂的是，58同城覆盖了诸如招聘、二手、二手车、房产等几乎所有垂直生活服务领域，所以数据类型非常异构多样。本案例将介绍在这样一个海量异构的数据源上，如何构建一个满足全领域需求的个性化推荐引擎。 PPT要点： 推荐系统：发现用户偏好，给用户主动推荐符合其意图的信息 好友推荐，商品推荐，网
作为当今企业信息化领域最热门的话题，大数据掀起了新一波IT投资和信息化建设的浪潮。无论是在大数据发源的互联网和电子商务领域，还是在金融、零售、制造、物流等线下业务领域，越来越多的中国企业开始思考、探索和尝试应用大数据的技术和手段，来提升营销、运营和生产的效率及效能。 个性化信息成大数据营销法宝 瞄准大数据时代带来的巨大市场机遇和广阔前景，百分点公司定位于第三方大数据技术和应用服务提供商。百分点创始人兼董事长苏萌告诉《经济参考报》记者，“数据在未来是商业里面最核心的价值，我们做的所有的事都是
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
推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣。但对于新用户而言，没有任何的用户行为，如何进行最有效的推荐呢？这就衍生了用户冷启动问题。 在当下，企业拉新成本越来越高，用户的选择面也越来越多，当新用户到达之后，如果不能很快捕捉用户兴趣，推荐其所感兴趣的物品，很容易造成用户流失。所以能否解决好冷启动问题，是推荐系统非常重要的课题。 达观数据研发的个性化推荐引擎目前服务了上百家企业，行业覆盖了新闻，视频，直播，文学，电商等领域，每天API调用量超过10亿，覆盖近亿网民。本文主要介绍下达观
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。
本文由大数据专家张涵诚授权CDA数据分析师发布 需求和供给的相对平衡是国民经济的平稳的决定性因素。要达到这个平衡，国家提出要供给侧改革。看过很多供给侧改革的文章，大部门比较宏观，而笔者认为精细化推进”
4月26日，2018 全球移动互联网大会（Global MobileInternet Conference, 简称：GMIC）在北京国家会议中心正式开幕。达观数据作为人工智能领域优秀企业亮相本次大会，
©原创2015-02-06罗超 人们获取信息经历了几个大的阶段，从门户、搜索引擎再到推荐引擎，虽然载体有所不同，但每一次伴随着搅局者的强势入局，都会有覆盖性的技术创新。 现在移动时代信息大爆炸又对技术提出新的要求。姑且不论视频、直播、音频诸多新形态的多媒体内容，最为基础的资讯内容在自媒体、新媒体大潮中如同泄闸洪水涌向用户。用户不缺内容，缺的是在海量内容中找到想要所需的工具。新闻客户端、搜索引擎、微博、社交网络都在解决这个问题，让人们更高效和精准地获取内容。但最有机会解决资讯大爆炸的，或许是兴趣引擎。 移动内
吕慧伟，腾讯云布道师，腾讯社交网络运营部高级工程师，腾讯通用推荐系统神盾开发负责人，腾讯云推荐引擎架构师。中国科学院计算技术研究所博士，美国阿贡国家实验室博士后，从事并行计算多年，MPICH 核心开发者之一。 *视频时长约27分钟，请在wifi环境下观看* 我们每个人每天都会使用到不同的推荐系统，无论是听歌，购物，看视频，还是阅读新闻，推荐系统都可以根据你的喜好给你推荐你可能感兴趣的内容。不知不觉之间，推荐系统已经融入到我们的生活当中。作为大数据时代最重要的几个信息系统之一，推荐系统主要有下面几个作用：
数据猿导读 在相关技术已经相对成熟的市场中，Unbxd想要从印度市场迈向全世界，并不是一个简单的任务。 编译 | 大文 据yourstory.com消息，印度产品搜索和推荐服务商Unbxd于当地时间6
在当今 DT 时代，每天都在产生着海量的数据，移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时，更多的选择也带来更多的困扰，面对层出不穷的信息和服务带来的困扰，使得个性推荐迅速崛起，并且大放异彩，在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务，已经有数百家公司接入达观推荐系统，覆盖多个行业，实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验，围绕以下内容展开： 个
为了解决信息过载和用户无明确需求的问题，找到用户感兴趣的物品，才有了个性化推荐系统。
“探索推荐引擎内部的秘密”系列将带领读者从浅入深的学习探索推荐引擎的机制，实现方法，其中还涉及一些基本的优化方法，例如聚类和分类的应用。同时在理论讲解的基础上，还会结合 Apache Mahout 介绍如何在大规模数据上实现各种推荐策略，进行策略优化，构建高效的推荐引擎的方法。本文作为这个系列的第一篇文章，将深入介绍推荐引擎的工作原理，和其中涉及的各种推荐机制，以及它们各自的优缺点和适用场景，帮助用户清楚的了解和快速构建适合自己的推荐引擎。 信息发现 如今已经进入了一个数据爆炸的时代，随着 Web 2
在当今DT时代，每天都在产生着海量的数据，移动互联网的兴起更是让我们体验到获取信息是如此的简单和方便。 同时，更多的选择也带来更多的困扰，面对层出不穷的信息和服务带来的困扰，使得个性推荐迅速崛起，并且大放异彩，在金融、电商、视频、资讯、直播、招聘、旅游等各个领域都能看到推荐系统的存在。 达观数据凭借多年在推荐系统方面的技术积累和优质的大数据服务，已经有数百家公司接入达观推荐系统，覆盖多个行业，实现企业经营业绩的大幅提升。本次分享结合达观数据个性化推荐引擎在各个行业的从业经验，围绕以下内容展开： 个性化
我在多篇文章中说过，“内容”是2015年以来移动互联网的重心，短视频、直播、大文娱产业、问答、个性化资讯平台，这些已被点燃的行业无一不是属于内容产业。这个产业诞生了一下科技、映客、知乎、今日头条诸多（准）独角兽企业甚至现象级公司。 其中，个性化内容平台竞争最激烈，玩家包括BAT、今日头条、一点资讯、网易、新浪、搜狐和凤凰以及微博十大主要玩家。这些内容平台正在像当年滴滴快的们争夺出租车司机一样争夺着内容供给者，即内容创业者，我称之为“笔杆子”，最典型的做法就是给内容创业者高比例的广告分成，甚至像一点资讯和企
前文介绍了个性化推荐十大挑战的背景其中的数据稀疏性问题，冷启动问题。本篇介绍个性化推荐十大挑战中的大数据处理与增量计算问题，多样性与精确性的两难困境，推荐系统的脆弱性问题，用户行为模式的挖掘和利用。篇幅较长，大家耐心看噢~ 接上文：个性化推荐十大挑战(上) 挑战三：大数据处理与增量计算问题。 尽管数据很稀疏，大部分数据都包含百千万计的用户和商品，与此同时，新商品也不断加入系统，新用户不停进入系统，用户和商品之间还不停产生新的连接。数据量不仅大，而且数据本身还时时动态变化，如何快速高效处理这些数据成为迫在
在这个系列文章中，我将分享掌握推荐系统的经验，以及围绕推荐系统从低级模型到高级模型的实现。
并且，推荐系统能够很好的发掘物品的长尾，挑战传统的2/8原则（80%的销售额来自20%的热门品牌）。
这事情要从这说起，抖音天天给我推美女，淘宝天天给我推剃须刀，银行天天给我发信用卡提额短信……
近几年，网络文学的发展进入空前繁盛的阶段，纵观市场上热播的影视作品，有近80%皆改编自网络文学。近日，最受新生代群体欢迎的阅读平台二层楼书院与达观数据正式签约，通过接入达观的个性化推荐引擎，为读者提供更”对味”的小说和书籍。 二层楼书院作为一家新生代群体阅读平台，拥有庞大的作家资源，其文学的内容多元，涉及历史，玄幻，都市，军事，游戏，竞技，灵异，科幻多种题材的小说。与此同时，二层楼书院也非常注重用户体验，一直致力于为网络文学爱好者们打造最便捷的创作平台和最舒适的阅读环境。 为何选择达观？ 显著的
漫长的周三 Long Wednesday 埃森哲在2016年度报告中指出，2017八大趋势，AI驱动未来。 智能推荐作为人工智能的绝对产物，堪比夏洛克福尔摩斯，见微知著，毕竟构造用户画像是智能推荐的
移动互联网的兴起让我们能够更加简单和方便地获取信息，但更多的选择也带来更多的困扰——面对这些层出不穷的信息和服务带来的困扰，个性化推荐技术迅速崛起。达观数据在这方面做了很多提升推荐质量、推荐效率和系统可靠性的工作，并为企业客户提供了包括私有化部署、SaaS等灵活的接入方式。目前，达观数据个性化推荐引擎已经服务几百家企业，对改善用户体验、增加用户停留时长和粘性、提高用户转化都有显著的效果。 1 互联网越发展，越需要个性化推荐 随着互联网时代的到来，新闻资讯行业中，有三大核心特点日渐突出。 一是资讯更新极
达观杯推荐算法大赛开赛将近一个月，获得了大量选手的踊跃参与。为方便大家更好的理解赛题，本次将做一个较为全面的讲解，包括对赛题背景、赛题数据、评分规则等的详细讲解，以及对解题的一些思路提示。 1“达观杯”个性化推荐算法赛题背景； 2赛事数据说明、评分规则详解； 3解题思路提示。 讲解人：纪传俊，达观数据联合创始人，承担公司重大紧急项目的架构设计和研发管理工作，复旦大学计算机专业硕士，曾任职于盛大创新院推荐组负责起点中文网和酷六视频的相关推荐，为有你社交app开发好友推荐系统，后任职于盛大文学数据中心全面负
一、前言 结合目前已存在的商品推荐设计（如淘宝、京东等），推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。 系统推荐： 根据大众行为的推荐引擎，对每个用户都给出同样的推荐，这些推荐可以是静态的由系统管理员人工设定的，或者基于系统所有用户的反馈统计计算出的当下比较流行的物品。 个性化推荐：对不同的用户，根据他们的口味和喜好给出更加精确的推荐，这时，系统需要了解需推荐内容和用户的特质，或者基于社会化网络，通过找到与当前用户相同喜好的用户，实现推荐。 下面具体介绍系统推荐和个性化推荐的设计方案。 二、系统推荐 2.
结合目前已存在的商品推荐设计（如淘宝、京东等），推荐系统主要包含系统推荐和个性化推荐两个模块。
搜索与推荐的区别 1. 场景需求不同 搜索的场景故名思义，就是用户提供想要寻找的内容的描述，系统返回给用户匹配到的结果，常见的场景如文字输入框的搜索，图片搜索，听音识曲，标签筛选等，看似很多场景，其实只是用户输入内容的形式不同。推荐的场景我们常见的有各大App首页的个性化推荐（如猜你喜欢/每日歌曲推荐），选择页面的关联推荐（买了还买，看了还看，买了它的用户还买等等）等，推荐的场景更加的丰富，因为没有用户提供的内容的限制，场景更具多样性，推荐方法也多种多样，例如基于内容的推荐，基于用户行为的推荐，协同过滤等等
智能推荐引擎的基本逻辑是什么？热门、兴趣、地域、探索四大策略逻辑，预测群体的行为。 智能推荐爆红于资讯产业是因为啥？海量信息带动海量反馈数据推导出精准算法。 智能推荐会干掉媒体人么？永远不会，但鸿沟已定，玩法必改。 智能推荐的未来是什么？除了以社交为衍生的信息入口外，以获取资讯为目的的第二个信息入口。 前几天，我和老蔡做了一番极度严肃与技术型的对话，被360度全面科普了一番。 老蔡是谁？蔡明军，技术极客一枚。 工程师出身，搞过航天921项目、开发过大型网站、参与过搜狗搜索引擎的设计研发、做过在线教育，十
本文长度为5252字，建议阅读10分钟，请细嚼慢咽噢！ 今天推荐系统供应商Gravity R＆D的营销专员Huba Gaspar将为大家娓娓道来关于动态内容如何促进转化的5个技巧。 调整在线用户体验，最大化的满足用户需求和偏好，是当今正在塑造在线营销蓝图的大多数新技术梦寐以求的终极目标。事实上，我们最近才开发出了根据个体用户会话或个体浏览体验向用户提供个性化网站内容的新技术。关键词诸如“个性化推荐”通常被用来指代这样的技术，本质上来讲，这样的技术能让内容基于不同的用户信息实时发生变化并动态化的呈现在用户面
初创公司可以利用人工智能（AI）在多个方面进行创新和应用。AI技术的快速发展和广泛应用为初创公司提供了许多机会，可以帮助他们提高效率、降低成本、改善用户体验，并在市场竞争中脱颖而出。以下是初创公司可以利用人工智能的一些具体应用领域。
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。
需求 当下，个性化时代的潮流势不可挡，业界普遍意识到了推荐是网站的一项基本服务。但是，人们对推荐该如何来做，也就是推荐技术本身，还不甚了解。我们经常会遇到这样的疑问：“购买过该商品的用户还购买过哪些商品这种推荐，不是一个SQL语句就搞定了吗？”其实不然，推荐技术远远不是这么简单。广义上讲，推荐技术属于数据挖掘和机器学习范畴，这也意味着好的推荐服务依赖于科学的推荐算法和大量的学习数据。对于电子商务和资讯网站来讲，想在推荐技术领域精耕细作，研发高端的推荐算法并应用到海量数据上是非常困难的。正是在这样的背景下，百
从信息获取的角度来看，搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这两种方式都大量并存，那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系？区别和相似的地方有哪些
导读：Indeed.com 每个月有两亿不同的访客，有每天处理数亿次请求的推荐引擎。在这篇文章里，我们将描述我们的推荐引擎是如何演化的，如何从最初的基于Apache Mahout建立的最简化可用行产品，到一个在线离线混合的成熟产品管道。我们将探索这些变化对产品性能指标的影响，以及我们是如何通过使用算法、架构和模型格式的增量修改来解决这些挑战的。进一步，我们将回顾在系统设计中的一些相关经验，相信可以适用于任何高流量的机器学习应用中。 ◆ ◆ ◆ 从搜索引擎到推荐 Indeed的产品运行在世界各地的许多数据中心
腾讯推荐 “腾讯推荐”是腾讯大数据近期大力打造的开放服务平台，旨在集业务接入、数据上报、算法计算、实时推荐和效果监控于一体，对外提供全自动实时精准推荐服务。 腾讯推荐官网: tuijian.qq.com 推荐是什么？文章中提到的推荐均是指在海量的物品中自动为用户选取到感兴趣或合适的信息。就腾讯新闻应用而言，全国各地每天产生的信息总数堪称海量，但屏幕尺寸有限，能给用户展示的新闻也不多，这就涉及到帮助用户在新闻海洋中万里挑一，找到吻合用户兴趣的信息。类似的场景不胜枚举，淘宝天猫，腾讯视频，图片社区，应用宝
12月2日，火山引擎全系列云产品亮相，共推出了78项云产品服务，涵盖云基础、视频及内容分发、数据中台、开发中台、人工智能等五大类。
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