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經緯用戶畫像與智能推薦系統

深入洞察用戶行為,構建用戶偏好視圖,為用戶提供跨屏的、實時的、“千人千面”的個性化推薦,幫助用戶獲取感興趣的產品、資訊及服務,有效提升用戶活躍度、點擊率及留存率等關鍵指標

用戶畫像系統與智能推薦系統技術架構

核心優勢

算法引擎
協同過濾、關聯挖掘、熱榜算法、邏輯回歸深度學習等在線/離線算法。
規則引擎
對不同站點、不同欄位的推薦策略。
配置策略
選擇流量占比,配置不同策略方案。
報表展示
基于轉化漏斗模型,針對不同站點、不同欄位、不同策略的多維度、多指標量化評估,直觀展現和對比推薦。

成功案例

金融行業

對金融行業的內外部數據進行整合及分析,提取用戶特征,實現財經資訊等的精

新聞媒體

利用跨屏推薦能力,持續跟蹤用戶對媒體內容的偏好,結合用戶畫像體系和豐富的推薦策略,在不縮小用戶視角的前提下,提高命中用戶興趣概率,實現流量轉化,提高用戶粘度。

電子商務

持續跟蹤用戶在商城的瀏覽、點擊、添購、下單等行為,有效利用推薦欄位,極大提高商品曝光率,促進長尾商品的銷售。

互聯網電視

實時對互聯網電視各頁面進行個性化推薦,優化整個片源庫的流量分配結構,降低用戶尋找感興趣的視頻資源的時間成本,提升用戶的觀看時長及收視體驗。

把無序變有序,讓數據更有價

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