达观数据数据掘金

达观数据

个性化推荐助力企业精准运营中国领先的文本挖掘和搜索推荐技术服务商CEO陈运文博士中国计算机学会高级会员，ACM和IEEE学会会员，复旦大学计算机博士和杰出毕业生原腾讯文学高级总监、盛大文学首席数据官、百度核心技术工程师三十项国家技术发明专利，十五篇国际学术论文，专著《智能Web算法》译者业务扎实

工作认真

行业内享有优良口碑的业务管理团队达观数据专业卓越的创始团队专注于文本挖掘和搜索推荐技术服务的人工智能企业复旦大学计算机系科研合作单位和校外研究生培养基地上海市大数据联盟理事单位、上海市计算机学会成员单位获软银赛富、真格基金、方广资本等著名机构共同投资合作机构：投资机构：中国领先的文本搜索推荐技术服务商人工智能应用领域最新锐的企业荣获36氪中国最靠谱数据分析服务商中国青年互联网创业大赛全国总冠军唯一青年创业企业代表第三届乌镇世界互联网大会代表入选创业黑马中国人工智能企业50强荣获中国电子i+创新大赛全国一等奖获选为京东云独家搜索技术服务商阿里、百度、UCloud、七牛技术合作伙伴荣获《寻找独角兽》节目年度银独角兽大奖国内语义搜索技术第一品牌企业服务专场冠军和创新之星称号技术团队屡获国际算法竞赛冠亚军荣誉ACMKDD-Cup数据竞赛国际亚军国际计算机学会ACM主办的全球最高级别的数据挖掘竞赛经过2个月激烈角逐，陈运文博士率领的团队开发的算法系统，在全球1000多支队伍中荣获亚军，创大陆企业15年来的历史最好成绩ACMCIKMCompetition竞赛国际冠军国际计算机学会ACM举办的搜索算法竞赛CIKMCup，陈运文率队开发的用户搜索意图自动识别系统，以精度0.9296力克ebay等国际强劲对手夺冠EMI在英国伦敦举办的国际推荐算法黑客马拉松竞赛，达观CEO陈运文开发的用户画像和推荐算法，战胜了来自剑桥、牛津、密歇根大学等众多国际知名团队，以优异的效果荣获冠军EMI国际黑客马拉松算法竞赛冠军国际著名大数据专家，美国科学院院士Prof.Han为陈运文团队颁奖成功为众多客户提供数据技术服务用户身边感受到的个性化推荐电商淘宝为每位不同的用户呈现不同的首页商品娱乐网易云音乐根据用户的音乐口味推荐不同的歌曲资讯今日头条根据每个用户的兴趣推荐不用的新闻资讯其他常见的个性化的应用场景小说文学视频直播新闻资讯社交娱乐before单调刻板用户流失after千人千面

转化率高个性化推荐系统是用户与内容之间的桥梁，更快更准建立偏好关系，提高用户留存率；个性化推荐系统好比筛网，从用户角度筛选出喜好的内容；从内容角度，筛选出匹配的用户群；秒级响应用户点击反馈，保障推荐内容时效性、多样性，时刻给用户惊喜的结果；什么是个性化推荐个性化的常见形式首页的猜你喜欢搜索无结果页首页瀑布流用户自定义页频道分类页系统错误页电商巨头亚马逊每年30%的收入来自个性化推荐；自2008年起，推荐算法为YouTube每天增加了数十万小时的观看时长，每年视频点击量增幅都达到50%；Linkedin通过propensitymodel提供机器学习，最终为公司带来了数十倍的持续稳定的增长；进入京东、淘宝app或者网页端，每个用户的首页展示甚至Logo都是依据行为偏好进行精准推荐，个性化推荐系统是大势所趋。个性化带来的显著效果用户的性别年龄地域等基本属性，对商品、品牌、类别的偏好等用户浏览、点击、购买等行为数据进行挖掘分析根据商品属性、用户属性、用户行为等分析，为不同的用户推荐不同的商品用户画像行为分析商品推荐用户属性及偏好用户的行为数据分析千人千面的商品展示如何实现个性化推荐个性化推荐的效果衡量指标通过对用户初始信息和少量点击行为的分析理解，以毫秒为单位迅速建立和更新用户模型，完成精准有效个性化推荐。提供优秀的推荐结果通过为用户提供其感兴趣的内容，提高用户点击的频率，从而提升用户的停留时长和长尾物品的曝光率，并促进用户的日活和月活。提高用户点击率通过为用户推荐有较高吸引力的内容，提高用户的注册和付费转化率，提升黏性，从而促进用户留存，减少用户流失。提升实际效果转化信息过载在互联网信息爆发的时代，每秒都有TB级的数据信息产生，一个普通人每天能获取的信息极为有限。千篇一律用户的个性、兴趣、习惯都各不相同，如果产品为每个用户呈现的内容都是一样的，必然会影响部分用户的体验。用户为什么需要个性化企业为什么需要个性化—全面了解你的用户企业为什么需要个性化推荐—提升企业经营指标延长用户停留时间提升点击率增加转化率提高人均PV依赖人来进行文字处理极为费时费力，而且人工处理很容易产生重复疲劳感，处理效率和效果都远弱于计算机系统计算机程序对文章自动化处理的技术已经成熟，可以代替人来完成大量的工作，大幅度提升运行效率

企业为什么需要个性化推荐—促使平台良性发展头部内容占据平台大部分流量大量内容得不到曝光机会个性化推荐系统的常见问题冷启动问题新用户使用过程对用户画像数据缺少，无法准确推荐用户真正喜欢的内容头部内容占居绝大部分曝光资源，尾部小众优质内容得不到曝光用户所获取的信息都在支持用户现有的知识与观点。没有新鲜多样化内容推荐马太效应回声室效应冷启动问题解决方案毫秒级新建用户画像通过外围数据预先建立用户画像为冷启动用户设立候选的推荐集合和特殊的画像很好的放松心情，真好玩。喜欢搞笑视频原来这是我的最爱啊，就是要释放自我！流行的嘻哈音乐全运会竞争这么激烈，我要去锻炼身体了全运会体育短视频哪里又发生煤气爆炸事故了社会突发新闻长期爱好：追踪用户长期偏好力求准确多样性短期兴趣：满足用户兴趣变化需求保证时效性时间因素：推荐的内容权重因子增强或衰退构建用户长短期两级兴趣模型自学习系统-根据结构反馈自动优化根据用户行为数据自动学习与优化算法对于不同行业均具有强大的学习能力用户画像实时更新、自动训练排序推荐的惊喜感以及内容多样化个性化推荐系统普通推荐系统&小编推荐VS只推用户曾经看过和喜欢的内容很多有价值内容无法被曝光推荐多是热门及近期热度内容避免“回声效应”发掘出新颖的结果推荐给用户，并确保结果的多样性好解决长尾问题通过挖掘用户与内容之间隐藏的联系，推荐用户没见过但是最可能感兴趣的内容平衡多样性与准确性之间的矛盾想要实现个性化的第一步：数据是基础数据平台数据采集数据存储数据传输数据运算哪些数据会影响个性化推荐的结果用户属性地区性别年龄兴趣收入教育程度行为属性评论浏览点击关注收藏购买静态数据动态数据通过数据建立用户画像模型达观的用户画像模型描述更丰富全面用户数据用户画像个性化推荐算法组合基础层模型层算法层应用层通过算法对用户数据进行处理常见的个性化推荐AI算法点击反馈算法内容信息推荐矩阵分解SVD关联规则算法用户协同过滤物品协同过滤基础算法迭代决策树融合玻尔兹曼机融合逻辑斯特回归融合支持向量机融合算法融合采用独有ME算法提升推荐精度采用独有的ME算法（Milti-Ensemble）来自动组合多个单层模型，获得推荐效果远超任意传统单一推荐模型，整体提升30%以上将传统的协同过滤、矩阵分解、基于内容的推荐等基础推荐算法能充分融合在一起,，充分发挥各种算法优势，“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”个性化推荐的全流程示意图浏览注册付费用户行为留存GOAL产品、运营、市场管理者达观数据互联网用户

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