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达观智能推荐引擎

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。

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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

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

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

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

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

产品优势

业内领先的深度学习算法

可以提供诸如自定义首页、报表、看板、日历、手机推送等丰富展示功能，使运维效果直观呈现。

灵活配置“召回+排序+后处理”

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

无缝对接

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

自由定义的用户画像体系

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

技术架构图

达观智能推荐引擎产品架构图

部署方式

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