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神策數據怎么搭建推薦系統

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戊羅
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神策推薦系統是一套全流程閉環推薦方案。支持采集終端(Web、App、H5、小程序、軟件等)的用戶行為、后端服務器日志(Log)、業務數據和第三方等多方數據源,存儲細粒度數據,利用深度學習和語義分析模型構建推薦引擎,推薦結果可利用數據分析模型多維度、多指標的實時效果分析,形成快速反饋,精準迭代特征集和算法模型。 同時,考慮到推薦系統與企業業務相結合才能實現信息價值最大化,神策智能推薦還會根據不同行業的用戶行為習慣和業務場景特點實現個性化推薦,助力提升核心業務指標。 收起
2021-07-11
謝興翰
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當我們真正要開始構建推薦系統的時候,我們首先要從四個方面來考慮。首先是算法。究竟該選擇什么樣的算法?無論是協同過濾還是其他算法,都要基于自己的業務產品。第二是數據。當確定了算法時,應該選擇哪種數據?如何處理數據?用什么樣方法采集數據?有句話叫做“機器學習=模型+數據”,即便擁有了一個很復雜的模型,在數據出現問題的情況下,也無法在推薦系統里面發揮很好的效果。第三,在線服務。當模型訓練完畢,數據準備充分之后,就會面對接收用戶請求返回推薦結果的事項,這其中包含兩個問題。其一,返回響應要足夠迅速。如果當一個用戶請求后的一秒鐘才返回推薦結果,用戶很可能因喪失耐心而流失。其二,如何讓推薦系統具有高可擴展性。當 DAU 從最初的十萬漲到一二百萬時,推薦系統還能像最初那樣很好地擋住大體量的請求嗎?這都是在線服務方面需要考慮和面臨的問題。第四,評估效果。做好上述三點,并不代表萬事大吉,一方面,我們要持續迭代推薦算法模型與結構,另一方面要去構建一套比較完整、系統的評價體系和評估方法,去分析推薦效果的現狀以及后續的發展。 神策推薦系統是一個完整的學習閉環。收集基礎數據,通過機器學習算法模型形成應用。結果實時驗證,從而指導數據源添加,算法反饋優化形成一個全過程、實時、自動、快速迭代的推薦閉環。 收起
2021-07-11
溥淀
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想要搭建推薦系統,就要了解推薦系統的評價方法。推薦系統的評價體系分為離線評估和在線評估兩種方式。1.離線評估,離線評估包括人工評估、AUC、DCG。人工評估很好理解,比如我們認為一個用戶很喜歡動畫片,于是進行一些推薦,我們可以直接去觀察所推薦的內容中用戶播放動畫片的比例是否比較大;同時 AUC、DCG 也是常用的模型離線評價指標,但是這些數據指標可能會存在比較大的偏差,所以我們一般不會拿此指標來直接評價效果,而只是將它作為參照指標。2.在線評估,在線評估指標包括:點擊率、點擊人數比、人均點擊次數、留存率、轉化率等。 神策數據推薦系統是基于神策分析平臺的智能推薦系統。該系統針對客戶的需求和業務特征,并利用機器學習算法對所采集的用戶行為數據進行咨詢、視頻、商品等個性化推薦,為客戶提供不同場景下的智能應用,如優化產品體驗,提升點擊率等核心業務指標。 收起
2021-07-10
其它產品問答
神策數據很好用。神策數據隸屬于神策網絡科技(北京)有限公司,其團隊中的四名核心成員均來自百度大數據部,具有多年的大數據處理經驗。神策數據為互聯網企業提供大數據分析產品和解決方案,以及為傳統企業提供大數據相關咨詢,是專業的大數據分析平臺服務供應商。神策數據產品方案有:神策分析云、神策營銷云、神策數據基平臺。神策數據的研發團隊主要從三個方面來打磨產品:技術架構的本質是提供穩定高效的服務,神策數據的客戶主要是私有化部署,能適應不同的客戶環境,是實現私有化部署的前提。分析性功能:設計多角色分析需求的分析功能。適用場景:滿足不同行業場景需求。
2021-08-06
3 個回答
1、有效的測試用例:首先是提供有效的測試用例,而不是更多的測試用例。有效的測試用例是找到缺陷的最有可能的測試用例。在編寫測試用例或進行自我檢查時,測試者必須通過參考需求文檔來關注測試的有效性,并了解哪些功能可能出錯。 2、了解完整的應用程序:當測試人員對應用程序有完整的了解,實施了什么,預期的內容以及如何高效地使用應用程序時,很容易找出應用程序需要較弱和更強的測試地方。 3、熟悉應用程序的功能:測試人員應熟悉應用程序的所有功能。還有什么功能應該是最重要的?通過這樣做,測試人員將有一個想法,當時間有限時,測試的優先級可能是什么。 4、回歸測試:當應用程序引入新的更改時,強烈建議你進行回歸測試,以檢查新的更改是否影響了任何其他功能。測試者應該有一堆回歸測試用例來運行每次引入新的更改或功能,以確保所有主要功能都正常工作。它也使基礎測試快速高效。
2021-07-14
3 個回答
事件分析法是一種實證研究方法,最早運用于金融領域,借助金融市場數據分析某一特定事件對該公司價值的影響。由于事件分析法具有研究理論嚴謹、邏輯清晰、計算過程簡單等優點,已被學者運用到越來越多的領域來研究特定事件對組織行為的影響。 事件分析法的應用領域非常廣泛,不同學者從本領域視角對其進行了闡述。段瑞強認為“事件研究”是根據某一事件發生前后的資料統計,采用特定技術測量該事件影響性的一種定量分析方法。金融市場會有各種消息、政策、產品等事件的發生,這些事件的影響效應又會很快反映到資產價格上,因此“事件分析法”是金融市場研究中被廣泛應用的實證分析方法 神策數據可通過對用戶行為分析來洞察用戶行為,全面記錄用戶行為路徑,精確刻畫典型用戶的人口屬性,瀏覽偏好,觸媒習慣等多個維度特征,進而驅動用戶增長。
2021-07-14
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大數據分析BI工具:帆軟、Smartbi與神策數據的對比分析: 1.大數據BI公司——思邁特軟件 公司核心產品“思邁特商業智能與大數據分析軟件—Smartbi是企業級商業智能和大數據分析平臺,經過多年的持續發展,整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。Smartbi滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助分析平臺、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。 優勢:思邁特軟件產品體系豐富,構建起銷售、產品整合、產品應用的生態系統,與上下游廠商、專業實施伙伴和銷售渠道伙伴共同為最終用戶服務,通過Smartbi應用商店(BI+行業應用)為客戶提供場景化、行業化數據分析應用。應用領域廣闊、合作客戶遍及全國各地。 2.大數據BI公司——帆軟 工具產品主要有終端展示和商業智能工具,比如FineMobile移動BI大屏數據可視化和FineReport FineBI等; 軟服務模塊包括技術支持和二次開發,項目管理,數據庫倉庫搭建,可視化開發,社區服務以及人才培養服務,數據運營部BI工程師培訓,報表工程師培訓。 優勢:產品和服務體系健全,報表產品開發的后端建設到產品使用培訓,搭建起產品的完整服務體系,可以讓客戶快速而深入的掌握公司產品,發揮出產品的真正優勢;另外作為大數據商業智能服務商,帆軟的二次開發和定制化服務為細分客戶服務,增強客戶體驗方面有著強大的支撐。 3.大數據BI公司——神策數據 神策用戶畫像是面向業務的用戶標簽及用戶畫像管理中臺,支持全端采集用戶行為數據,整合業務數據等多種數據源,幫助企業構建體系化用戶標簽圖書館,輸出用戶畫像,賦能業務實現用戶精細化運營和精準營銷;神策智能運營是基于分群標簽的全流程運營閉環分析系統,通過用戶精準分群、靈活創建并管理營銷活動計劃,一鍵執行計劃觸達用戶,并實時分析活動效果,真正形成自動化、精細化的運營閉環。 優勢:在客戶數據安全性方面神策給出“SaaS+大數據+私有化部署”的解決方案,在充分保障客戶數據安全性的前提下,給予客戶最為便捷和易用的數據分析服務;另外神策數據的實時在線、隨時分析的靈活應用特性,滿足了客戶對數據分析時效性的需求,為客戶最大化創造價值。
2021-07-14
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幾乎與神策同時期成立的第三方大數據分析服務平臺GrowingIO、諸葛IO看起來亦頗具實力,尤其是GrowingIO,團隊成員不乏LinkedIn、eBay等互聯網和數據公司的背景。 神策數據的CEO兼創始人桑文鋒將諸葛IO視為神策的競爭對手,這家曾讓他焦慮過的公司,由一名華科大90后創業者孔淼創建,率先在國內推出了精細化的運營數據分析產品。對于兩家公司的差異,孔淼曾表示,神策一直主打的是私有化部署,而諸葛IO一開始就從SaaS(“軟件即服務”的簡稱,Software-as-a-Service)切入,后來也加入了私有化部署。所謂“私有化部署”,指的是部署在客戶自己的服務器上,這樣一來,數據不會從公司流出,也就避免了數據安全問題。神策的產品的創新在于它既滿足客戶在用戶行為分析方面的通用分析需求,也可以按照行業特性進行深度定制。
2021-07-14
3 個回答
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