人员要求高：自建推荐系统对人员要求较高，系统开发、数据处理、召回、排序模型开发及调优，均需要高级开发&算法工程师长期参与。上线周期长：推荐系统架构复杂，为达到上线效果需要反复调优，所需开发时间多于3个月。运维成本高：系统复杂，性能、效果要求高，自建系统后期有较高的维护成本。

冷启动效果差：上线初期无历史行为数据积累的情况下，推荐系统效果较差。效果调优困难：套用主流算法不一定有好的效果，还需考虑应用领域数据、相关性、新颖度、时效性等多维度推荐效果。核心指标难统一：想提高CTR的同时又增加用户停留时长，无法兼顾多个核心指标。

服务稳定性：推荐场景通常用于高流量页面，对系统性能及稳定性要求极高。运营易用性：推荐系统较复杂，运营人员上手难度大。

已与友盟合作打造推荐定制版客户端SDK，可进行Android端、IOS端行为数据采集。仅需选配数据源，即可自动同步行为数据。

将复杂的推荐算法模型，离线、在线存储与调度周期策略，运营干预策略封装，仅需完成数据对接，即可享用高质量的个性化推荐服务。

提供丰富的数据质量诊断功能，在线服务监控告警，灵活升降配等服务。保障在线服务与推荐效果的稳定性。

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。