神策数据怎么搭建推荐系统

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戊罗
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神策推荐系统是一套全流程闭环推荐方案。支持采集终端(Web、App、H5、小程序、软件等)的用户行为、后端服务器日志(Log)、业务数据和第三方等多方数据源,存储细粒度数据,利用深度学习和语义分析模型构建推荐引擎,推荐结果可利用数据分析模型多维度、多指标的实时效果分析,形成快速反馈,精准迭代特征集和算法模型。 同时,考虑到推荐系统与企业业务相结合才能实现信息价值最大化,神策智能推荐还会根据不同行业的用户行为习惯和业务场景特点实现个性化推荐,助力提升核心业务指标。 收起
2021-07-11
谢兴翰
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当我们真正要开始构建推荐系统的时候,我们首先要从四个方面来考虑。首先是算法。究竟该选择什么样的算法?无论是协同过滤还是其他算法,都要基于自己的业务产品。第二是数据。当确定了算法时,应该选择哪种数据?如何处理数据?用什么样方法采集数据?有句话叫做“机器学习=模型+数据”,即便拥有了一个很复杂的模型,在数据出现问题的情况下,也无法在推荐系统里面发挥很好的效果。第三,在线服务。当模型训练完毕,数据准备充分之后,就会面对接收用户请求返回推荐结果的事项,这其中包含两个问题。其一,返回响应要足够迅速。如果当一个用户请求后的一秒钟才返回推荐结果,用户很可能因丧失耐心而流失。其二,如何让推荐系统具有高可扩展性。当 DAU 从最初的十万涨到一二百万时,推荐系统还能像最初那样很好地挡住大体量的请求吗?这都是在线服务方面需要考虑和面临的问题。第四,评估效果。做好上述三点,并不代表万事大吉,一方面,我们要持续迭代推荐算法模型与结构,另一方面要去构建一套比较完整、系统的评价体系和评估方法,去分析推荐效果的现状以及后续的发展。 神策推荐系统是一个完整的学习闭环。收集基础数据,通过机器学习算法模型形成应用。结果实时验证,从而指导数据源添加,算法反馈优化形成一个全过程、实时、自动、快速迭代的推荐闭环。 收起
2021-07-11
溥淀
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想要搭建推荐系统,就要了解推荐系统的评价方法。推荐系统的评价体系分为离线评估和在线评估两种方式。1.离线评估,离线评估包括人工评估、AUC、DCG。人工评估很好理解,比如我们认为一个用户很喜欢动画片,于是进行一些推荐,我们可以直接去观察所推荐的内容中用户播放动画片的比例是否比较大;同时 AUC、DCG 也是常用的模型离线评价指标,但是这些数据指标可能会存在比较大的偏差,所以我们一般不会拿此指标来直接评价效果,而只是将它作为参照指标。2.在线评估,在线评估指标包括:点击率、点击人数比、人均点击次数、留存率、转化率等。 神策数据推荐系统是基于神策分析平台的智能推荐系统。该系统针对客户的需求和业务特征,并利用机器学习算法对所采集的用户行为数据进行咨询、视频、商品等个性化推荐,为客户提供不同场景下的智能应用,如优化产品体验,提升点击率等核心业务指标。 收起
2021-07-10
其它产品问答
神策数据很好用。神策数据隶属于神策网络科技(北京)有限公司,其团队中的四名核心成员均来自百度大数据部,具有多年的大数据处理经验。神策数据为互联网企业提供大数据分析产品和解决方案,以及为传统企业提供大数据相关咨询,是专业的大数据分析平台服务供应商。神策数据产品方案有:神策分析云、神策营销云、神策数据基平台。神策数据的研发团队主要从三个方面来打磨产品:技术架构的本质是提供稳定高效的服务,神策数据的客户主要是私有化部署,能适应不同的客户环境,是实现私有化部署的前提。分析性功能:设计多角色分析需求的分析功能。适用场景:满足不同行业场景需求。
2021-08-06
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1、有效的测试用例:首先是提供有效的测试用例,而不是更多的测试用例。有效的测试用例是找到缺陷的最有可能的测试用例。在编写测试用例或进行自我检查时,测试者必须通过参考需求文档来关注测试的有效性,并了解哪些功能可能出错。 2、了解完整的应用程序:当测试人员对应用程序有完整的了解,实施了什么,预期的内容以及如何高效地使用应用程序时,很容易找出应用程序需要较弱和更强的测试地方。 3、熟悉应用程序的功能:测试人员应熟悉应用程序的所有功能。还有什么功能应该是最重要的?通过这样做,测试人员将有一个想法,当时间有限时,测试的优先级可能是什么。 4、回归测试:当应用程序引入新的更改时,强烈建议你进行回归测试,以检查新的更改是否影响了任何其他功能。测试者应该有一堆回归测试用例来运行每次引入新的更改或功能,以确保所有主要功能都正常工作。它也使基础测试快速高效。
2021-07-14
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事件分析法是一种实证研究方法,最早运用于金融领域,借助金融市场数据分析某一特定事件对该公司价值的影响。由于事件分析法具有研究理论严谨、逻辑清晰、计算过程简单等优点,已被学者运用到越来越多的领域来研究特定事件对组织行为的影响。 事件分析法的应用领域非常广泛,不同学者从本领域视角对其进行了阐述。段瑞强认为“事件研究”是根据某一事件发生前后的资料统计,采用特定技术测量该事件影响性的一种定量分析方法。金融市场会有各种消息、政策、产品等事件的发生,这些事件的影响效应又会很快反映到资产价格上,因此“事件分析法”是金融市场研究中被广泛应用的实证分析方法 神策数据可通过对用户行为分析来洞察用户行为,全面记录用户行为路径,精确刻画典型用户的人口属性,浏览偏好,触媒习惯等多个维度特征,进而驱动用户增长。
2021-07-14
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大数据分析BI工具:帆软、Smartbi与神策数据的对比分析: 1.大数据BI公司——思迈特软件 公司核心产品“思迈特商业智能与大数据分析软件—Smartbi是企业级商业智能和大数据分析平台,经过多年的持续发展,整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助分析平台、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。 优势:思迈特软件产品体系丰富,构建起销售、产品整合、产品应用的生态系统,与上下游厂商、专业实施伙伴和销售渠道伙伴共同为最终用户服务,通过Smartbi应用商店(BI+行业应用)为客户提供场景化、行业化数据分析应用。应用领域广阔、合作客户遍及全国各地。 2.大数据BI公司——帆软 工具产品主要有终端展示和商业智能工具,比如FineMobile移动BI大屏数据可视化和FineReport FineBI等; 软服务模块包括技术支持和二次开发,项目管理,数据库仓库搭建,可视化开发,社区服务以及人才培养服务,数据运营部BI工程师培训,报表工程师培训。 优势:产品和服务体系健全,报表产品开发的后端建设到产品使用培训,搭建起产品的完整服务体系,可以让客户快速而深入的掌握公司产品,发挥出产品的真正优势;另外作为大数据商业智能服务商,帆软的二次开发和定制化服务为细分客户服务,增强客户体验方面有着强大的支撑。 3.大数据BI公司——神策数据 神策用户画像是面向业务的用户标签及用户画像管理中台,支持全端采集用户行为数据,整合业务数据等多种数据源,帮助企业构建体系化用户标签图书馆,输出用户画像,赋能业务实现用户精细化运营和精准营销;神策智能运营是基于分群标签的全流程运营闭环分析系统,通过用户精准分群、灵活创建并管理营销活动计划,一键执行计划触达用户,并实时分析活动效果,真正形成自动化、精细化的运营闭环。 优势:在客户数据安全性方面神策给出“SaaS+大数据+私有化部署”的解决方案,在充分保障客户数据安全性的前提下,给予客户最为便捷和易用的数据分析服务;另外神策数据的实时在线、随时分析的灵活应用特性,满足了客户对数据分析时效性的需求,为客户最大化创造价值。
2021-07-14
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几乎与神策同时期成立的第三方大数据分析服务平台GrowingIO、诸葛IO看起来亦颇具实力,尤其是GrowingIO,团队成员不乏LinkedIn、eBay等互联网和数据公司的背景。 神策数据的CEO兼创始人桑文锋将诸葛IO视为神策的竞争对手,这家曾让他焦虑过的公司,由一名华科大90后创业者孔淼创建,率先在国内推出了精细化的运营数据分析产品。对于两家公司的差异,孔淼曾表示,神策一直主打的是私有化部署,而诸葛IO一开始就从SaaS(“软件即服务”的简称,Software-as-a-Service)切入,后来也加入了私有化部署。所谓“私有化部署”,指的是部署在客户自己的服务器上,这样一来,数据不会从公司流出,也就避免了数据安全问题。神策的产品的创新在于它既满足客户在用户行为分析方面的通用分析需求,也可以按照行业特性进行深度定制。
2021-07-14
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