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。
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
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
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：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
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：
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
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
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
作者何鸿凌 ，中国移动集团公司业务支撑系统部，从事大数据平台规划工作，微博@BigData分析 大数据时代中商业的变化，我们已经逐步感受到。不管你是不是新注册的用户，你登录电商网站或者打开电商的APPs后看到的信息是个性化的；所看到的互联网广告是个性化的；收到的优惠券也是个性化的。 在层出不穷的商业个性化背后是个性化引擎，而其中的关键则是DMP（数据管理平台）。因为个性化推荐的“比较优势”主要体现在，作为个性化推荐依据的“数据”，而不是算法和技术。DMP正是利用大数据技术从海量杂乱的数据中抽取出有价值信息
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
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
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
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。
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
【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
首先，我想问大家一个问题，这个词我们听了好长时间了，大数据，什么是大数据？这个词大概从去年，然后很多人就不停的听到，可能很多同学在跟硬件相关的厂商那边听到，所以有的同学说是不是硬件厂商把其他的东西重新包装一下，让我们都卖产品。 我们看这个例子，第一个如果我们把全球所有的移动电话和用户的通话记录放在一起，这个叫大数据吗？我听有同事说算大数据。第二个是所有的门户网站，我们说中文的门户网站，几个大的门户网站，每天产生的新闻，这个算大数据吗？有同学说算，有同学说不算。第三个这个东西可能用的不多，原来还有，就是特别厚
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。
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
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。
随着移动互联网的蓬勃发展，手机在网时长成为评估用户活跃度和风险控制的关键指标。手机号码在网时长 API 提供了查询手机号在网时长、判断活跃程度以及个性化推荐和优惠等功能，为企业实现精准营销、有效风险控制和深入用户洞察提供了有力支持。
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
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。
套餐的个性化推荐，能够在信息过载的环境中帮助用户发现合适套餐，也能将合适套餐信息推送给用户。解决的问题有两个：信息过载问题和用户无目的搜索问题。各种套餐满足了用户有明确目的时的主动查找需求，而个性化推荐能够在用户没有明确目的的时候帮助他们发现感兴趣的新内容。
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
导语：作者在《基于内容的推荐算法》这篇文章中对基于内容的推荐算法做了比较详细的讲解，其中一类非常重要的内容推荐算法是基于标签的倒排索引算法，也是工业界用的比较多的算法，特别是新闻资讯类、短视频类产品大量采用该类算法。在本篇文章中作者会结合电视猫的业务场景及工程实践经验来详细讲解基于标签的倒排索引算法的原理及工程落地方案细节。
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。
苹果再次出手收购AI公司了，公司目前已经确认，完成了对硅谷小型机器学习创业公司Laserlike的收购，但未透露购买原因和收购金额。
本文结合Netflix的个性化推荐案例，继续谈《人工智能设计师》的应用。 Netflix，让每个用户都看到不一样的电影海报 这家视频网站在最近宣布了他们利用情境 bandits 推荐算法，实现了视频配
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，因此大量的用户行为数据就称为推荐系统的重要组成部分和先决条件。很多在开始阶段就希望有个性化推荐应用的网站来说，如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统，就是冷启动问题。
在DT(datatechnology)时代，人们的日常生活已经和各种各样的数据密不可分，例如在网络购物、在线视频、在线音乐、新闻门户等都在产生海量的数据。海量的数据产生也带来了信息过载和选择障碍的困扰，每个用户的时间和精力是有限的，怎样帮助用户进行信息的过滤和选择，在DT时代是非常有价值的。
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
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。
随着互联网技术的不断发展，企业与客户之间的关系管理变得愈发重要。为了提升企业的销售和服务能力，SCRM（Social Customer Relationship Management）项目的技术实现成为了一个热门话题。本文将详细介绍SCRM项目的技术实现，包括数据采集、智能分析、个性化推荐等方面，以帮助科技博主和读者们了解如何构建卓越的客户关系管理平台。
引言 在文章《微信读书冷启动书籍推荐初探：一个借助微信用户画像的方法 》1，我们发现用户的阅读偏好与用户属性（性别、年龄、n 线城市、公众号阅读偏好）相关。基于这个发现，我们利用用户属性，给冷启动的
随着科技的蓬勃发展，自然语言处理（NLP）技术在教育领域的应用正迎来革命性的变革。本文将深入剖析NLP在教育中的关键应用，旨在提供更加详细的信息，讨论如何通过智能辅导系统、学习内容个性化推荐以及自动评估与反馈等方面，重塑教育方式，提高学生学习体验。
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
个性化推荐是随着移动互联网发展不断发展起来的，国内应用个性化推荐技术最早应该是豆瓣，在web2.0兴起时做了很多尝试，给网民带来很多新鲜感觉、体验。后来是国外电影租赁网站netflex
前言 我个人的观点，小米还算是手机厂商中最良心的：广告没友商多，并且设置了关闭选项。虽然说为了一个更简洁的浏览体验需要捣腾捣腾，但是我觉得这是值得的。没必要去怪手机厂商怎么插入这么多广告，怎么不可以一
其中，前三者是和机器学习没有任何关系的，但却是推荐效果最好的三种方式。一般说来，这部分内容应该占到总的推荐内容的80%左右，另外20%则是对长尾内容的个性化推荐。
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
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
互联网技术将我们带入了信息爆炸的时代，面对海量的信息，一方面用户难以迅速发现自己感兴趣的信息，另一方面长尾信息得不到曝光。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。美图拥有海量用户的同时积累了海量图片与视频，本文分享了美图数据技术团队在个性化推荐上的实践与探索，展现了美图个性化的发展路线，通过推荐系统有效建立了用户与内容的连接，大幅度提升产品的用户体验。
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