达观智能推荐引擎

达观智能推荐系统已服务上百家企业,采用深度学习等数十种算法,同时针对不同行业特点进行深度优化,有效提升转化率、点击率、留存率等业务核心指标。达观首创“召回+排序+后处理”三段式推荐流程,可根据业务场景和规则对各个流程进行推荐策略配置,最大化推荐系统的自主操作性

产品全景图

达观智能推荐全景图

  • 达观智能推荐基于可视化数据统计,为客户提供直观的推荐效果管理平台,达观推荐已广泛的应用在在金融、传媒、互联网等行业的诸多场景中。
  • 运用多年完善产品能力、专业的算法和项目经验,为企业提供个性化推荐、相关推荐、热门推荐和用户画像能力,同时借助达观强大的自然语言处理技术,实现推荐理由的直观解释。
  • 在企业推荐系统的使用中,能针对推荐方案配置、效果分析、用户画像等多种诉求,提供算法模型配置、上线管理、推荐调试等功能模块,极大程度地满足精细化运营的需求。

产品功能

个性化推荐

在APP的首页、频道页、猜你喜欢页、发现页等为用户提供个性化的推荐结果,通过信息Feed流等方式呈现

相关推荐

详情页、阅读页、播放页、商品页等页面,呈现相关内容推荐。常见形式为“看了又看”、“其他用户还喜欢”等

热门推荐

在排行页、搜索无结果页、栏目页等,呈现统计结果和热门结果,达观热门推荐定期更新,确保新鲜感

用户画像

从海量用户行为数据中抽取标签形成多维度认知,跟踪用户访问行为,持续优化转化率,提升产品粘度

推荐理由

对所推荐的内容自动提供文字解释。让用户更加信赖推荐的信息,提升推荐系统的可解释性和用户满意度

产品优势

业内领先的深度学习算法
行业前沿的语义分析技术
灵活配置推荐策略
自由定义用户画像体系

业内领先的深度学习算法,提升核心业务指标

使用Wide&Deep、DeepFM、DIEN、DNN 等数十种深度学习算法,根据不同行业特征对算法进行针对性优化,更有效地提升转化率、点击率、留存率等关键业务指标

行业前沿的NLP技术,构建更精准的特征数据

依靠海量的语料积累和先进的自然语言处理(NLP)技术,实现文本分词、语义理解、情感分析、关键词抽取和知识图谱构建,为推荐系统提供更精准的特征数据

灵活配置“召回+排序+后处理”推荐策略,提升自主操作性

业内首创“召回+排序+后处理”三段式推荐流程,可根据业务场景和规则对各个流程进行推荐策略配置,最大化提升推荐系统的自主操作性

自由定义的用户画像体系,高效锁定目标人群

根据海量用户人口统计信息、偏好数据及行为数据,整合并深层挖掘用户兴趣,生成可自定义标签的用户画像,为精准营销、用户运营、推荐系统优化等提供有效助力

客户案例

技术架构图

部署方式

对比项
服务方式
交付过程
交付周期
收费方式
适用客户
本地化部署
系统部署在客户服务器
达观安排专家完成本地部署
1-3个月
项目开发+运维费用
对内容安全性要求高、想自己操作推荐系统的客户
公有云服务(SaaS)
通过API接口获取推荐结果
开通账号后直接使用
1-2周
基础费用+调用量使用额度
对功能上线要求快、追求长期服务的客户

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