长短期兴趣捕捉力+实时行为反馈+多样性覆盖
通过淘系推荐算法模型的重构与创新+客户业务侧经验输入 = 促进业务增长的个性化推荐服务
在新闻行业,智能推荐支持猜你喜欢、相关推荐这2种推荐服务类型。猜你喜欢主要应用于首页以及频道TAB页的新闻瀑布流推荐,相关推荐主要应用于新闻展开页、阅读完毕后的推荐。其中,新闻的底层形式不限,文章、物品、视频均可作为推荐内容。
实时交互是促进用户沉浸式浏览的必备基础功能。AIRec可实时学习终端用户当前兴趣表达、变化,并更新在下一次生成的推荐结果中,从而实现实时的互动式推荐功能。
推荐系统在与用户互动的过程中,有可能出现不符用户预期的推荐结果,而负反馈成为推荐与用户对话的重要入口。AIRec已支持单条新闻维度、新闻类目维度以及新闻其他特征类维度的负反馈功能。
新新闻冷启动是每个新闻平台最突出的推荐难题。AIRec可根据站内用户行为分析、兴趣分析,结合新新闻特征属性,小流量个性化探测新闻潜力,从而逐渐扶持/打压新闻的推荐流量。
新闻具备时效、推广的生命周期,要保证在宝贵的推荐位展示的新闻均有效新闻。AIRec内部已封装新闻实时下架的解决方案。随着平台合作丰富、媒体引入等,新闻数量增长,AIRec同时封装了上架新闻时级推荐生效的解决方案。
区分于其他内容平台,新闻平台同时具备价值观引领、传递正能量的诉求。且由于新闻具备较高的时效性,需要保障在短暂的生命周期内推出更具价值的新闻内容。AIRec封装了新闻加权的方案。
为激发用户阅读兴趣发散、增长浏览时长,保障推荐结果多样性是常用功能。客户可基于AIRec提供的场景化运营策略,进行基于作者、类目、频道等多样性策略配置,进行新闻展现形式的多样性策略配置。
智能推荐产品(标准版)支持了实验平台的功能,当基于业务经验、算法经验调整了算法策略等,可通过实验平台进行优化与相关决策。
基于淘宝业务的相关实战经验,智能推荐提供了定制版的行业算法模板,并支持打开算法策略,支持客户根据业务特点进行配置化调优、修改,并结合实验平台进行算法优化迭代。
成本优化:可在POC阶段使用入门版实例测试,测试完成后一键升配标准版正式切流。
阿里云云安全中心,基于one-agent的主机容器统一防护方案,对虚拟机、容器和K8s进行统一防护。基于数据、情报和AI驱动的云上大数据安全规则、检测引擎和模型生产系统架构。自动并实时监测云产品配置问题,有效收敛因产品配置引入的安全风险,提高云上基础安全基线水位。
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阿里云机器人流程自动化RPA的低代码开发能力,具备深度自动化流程搭建能力和稳定易用性,历经十年的内外部验证,已经在零售、制造、保险、金融、医疗等领域得到了广泛应用。
,通过RPA可显著提效,较人工操作可提升最高20倍的处理速度
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