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    一年推荐渗透率提升200%,QQ音乐的内容推荐系统是如何建设的? | Q推荐

    平常逛淘宝时,是不是发现推送的都是你看过的或者想买的?同样,抖音推送的都是你感兴趣的,今日头条首页的资讯话题也是你常看的,QQ 音乐总能推荐到你喜欢的等等,这些都无一例外地表明,内容推荐无处不在。 原因很简单,内容推荐可以有效地帮助用户快速发现感兴趣和高质量的信息,增加用户使用产品的时长。内容推荐越精准,用户的使用体验就越好,产品也越容易留住用户。那么,如何基于内容分发系统做到更精准的、个性化的内容推荐呢? ArchSummit 全球架构师峰会(深圳站)2021 策划【内容分发场景的系统架构实践】专题,通过

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    Python实战项目——O2O_优惠券使用情况分析(五)

    随着移动设备的完善和普及,移动互联网+各行各业进入了高速发展阶段,这其中以O2O(Online to Offline)消费最为吸引眼球。据不完全统计,O2O行业估值上亿的创业公司至少有10家,也不乏百亿巨头的身影。O2O行业关联数亿消费者,各类APP每天记录了超过百亿条用户行为和位置记录,因而成为大数据科研和商业化运营的最佳结合点之一。 以优惠券盘活老用户或吸引新客户进店消费是O2O的一种重要营销方式。然而随机投放的优惠券对多数用户造成无意义的干扰。对商家而言,滥发的优惠券可能降低品牌声誉,同时难以估算营销成本。个性化投放是提高优惠券核销率的重要技术,它可以让具有一定偏好的消费者得到真正的实惠,同时赋予商家更强的营销能力。

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    机器学习的本质是人类学习?5大要素详解个性化推荐的商业化之路

    按要求转自36氪 作者:纪达麒 最近“人工智能”特别火。“人工智能”的概念虽然很高大上,但从算法角度来说,离技术算法层自然语言处理(NLP)和应用层内容的个性化推荐很近。这些算法之所以能够得到广泛地应用,本质上是因为机器学习和人类学习很像。本文将从人工智能应用场景中个性化推荐商业化的五大要素进行详细探讨。 机器学习的原理并不神秘 从人类学习的角度来说,我们教一个小朋友学数学,我们先要给他一些课本上的例题,让他知道加减乘除大概是怎么回事;然后给他一本习题集,让他不断地去算,去对答案,最终学得四则运算的技能。

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    Teradata:数字银行的根本是如何利用技术来实时掌控和分析数据

    两会期间,中国建设银行行长张建国委员半开玩笑地说:“银行也是弱势群体啊。”当时包含李克强总理在内的所有人都笑了。但仔细品味,“弱势”一词固然指的是利率市场化改革对金融的影响,另一方面也折射出互联网金融等创新模式给金融产业转型带来的压力。 在银行的发展中,ATM、实体分支银行、呼叫中心和数字化银行代表了四类渠道。而从不同行业的对比来看,尽管传统观点总是认为由于种种因素,银行对新技术的采用比较慢,但实际上,却远超其他行业的速度。尤其是在中国。“从新技术采用程度来看,数字化银行增速猛,目前已经超过其他渠道的总和。

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    从SAP最佳业务实践看企业管理(26)-SD-销售政策

    售政策 每到年头岁尾,众多的企业都“种下梧桐树,引得凤凰来”——又制定来年的销售政策,以达成新年度的营销目标。 当初,没有“三大纪律,八项注意”就没有人民军队,共和国就无从谈起。市场建设也不例外。没有作为市场销售宪法的销售政策,市场扩张、提升渠道或终端竞争力,形成网络竞争战略优势,达成营销系统的良性循环是不可能的。 中国市场很是特殊,南北风俗,东西差异,各不相同,使许多铁板一块的营销策划案失灵了。长线品牌,中线政策,短线终端。这里的政策就是销售政策。 对于企业常用的销售政策有包括如下内容:1)价格政策; 2

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