个性化推荐专家
产品优势
2.0版本全新升级,让内容推荐更加智能
01/推荐效果升级
02/智能SEO优化
03/开放运营空间
04/一键轻松接入
基于2亿用户数据和深度学习算法,实时全面的分析用户搜索习惯、场景及上下文状态,实现内容精准分发,流量迅速提升。查看详情
配备SEO优化功能,完美契合多款主流搜索引擎抓取规则,快速提高网站收录量,有效提升排名及权重。查看详情
首创自主运营空间,客户可在后台设置推荐位内容及多种运营规则,信息无时限,推荐有观点,实现真正的千人千面。查看详情
2.0版本全新升级,仅需三步即可完成功能接入,毫秒级数据更新,操作简单便捷,优质内容实时推荐。查看详情
核心功能
四位一体,轻松实现业务目标
个性化推荐
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通过文本、行为、图片相似性,结合用户需求自动匹配相关内容,将更优质的内容持续推荐给用户,增强用户粘性,尤其适合内容详情页场景
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基于多维度数据分析,在首页推送热点内容,自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示,有效吸引新用户浏览,降低跳出率,尤其适合首页、热点新闻场景
运营助手
支持后台个性化配置
智能推荐更人性
可针对内容库及推荐规则在后台进行个性化配置,协助客户自由调整推荐位文章的优先顺序、内容权重、展示时间、置顶文章等,让智能推荐更人性化
技术领先
国际顶尖研发团队,人工智能技术领先
戴文渊第四范式创始人/首席执行官
人工智能研究领域“迁移学习”全球领军学者
国际大学生程序设计竞赛(ACM-ICPC)世界冠军
“第六届吴文俊人工智能科学技术奖”创新奖一等奖获得者
曾执导百度凤巢在线营销系统、百度大脑等多个重量级核心产品
陈雨强第四范式联合创始人/首席研究科学家
曾在百度凤巢主持架构了世界上第一个商用的深度学习系统
在今日头条主持设计实现了中国用户量最多的新媒体人工智能推荐系统
田枫第四范式联合创始人资深数据分析与挖掘专家
周开拓推荐系统架构专家前阿里巴巴运营平台产品专家
博客
09-16大数据流式计算存在的挑战
本文从大数据流式计算系统架构的角度,针对当前大数据流式计算环境中存在的两个方面的典型问题进行系统化的分析,即在线环境下的资源调度问题和节点依赖环境下的容错策略问题,并原则性地分别给出了两类问题的解决策略。
09-11流式计算的应用特征
大数据流式计算可以广泛应用于金融银行、互联网、物联网等诸多领域,如股市实时分析、插入式广告投放、交通流量实时预警等场景,主要是为了满足该场景下的实时应用需求。
09-10流式计算的三种框架:Storm、Spark和Flink
对于数据规模大、计算模型复杂、时效性要求不高的数据,我们可以使以先存储后计算,采用批量计算;而对于时效性要求严格,单次计算数据量相对小的数据,我们无需存储,可以直接进行数据计算,采用流式计算。
09-09什么是流式计算
通过大数据处理我们获取了数据的价值,但是数据的价值是恒定不变的吗?显然不是,一些数据在事情发生后不久就有了更高的价值,而且这种价值会随着时间的推移而迅速减少。流处理的关键优势在于它能够更快地提供洞察力,通常在毫秒到秒之间。
09-06探讨媒体融合和AI话题 第四范式先荐在京举办总编辑论坛
新技术的普及给媒体行业带来了较大的变革,产业升级、媒体融合等话题不断被提及,算法分发已经成为媒体发展的主流,总编辑们对媒体行业的变革有什么新的思考?
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