Recomendación de contenido personalizado

Ayude a las empresas de medios a crear un servicio de descubrimiento para que sus clientes encuentren el contenido más apropiado.

Descripción general

Con una biblioteca de contenido en constante crecimiento, es cada vez más difícil para las personas encontrar el contenido que realmente quieren leer, escuchar o ver. Crear un motor de recomendación basado en los hábitos de un usuario probablemente produzca una mejor experiencia para estos usuarios. La inferencia se basa en su comportamiento. Reunir, almacenar, asegurar, procesar y mostrar todos los datos requeridos de un gran número de fuentes de datos puede ser complejo, lento y costoso. A medida que los datos se ingieren desde diferentes sistemas cada uno, con medios específicos para recopilar los registros y los datos de origen.

La solución de recomendación de contenido personalizado de Alibaba Cloud le permite crear y lanzar una solución de personalización, a nivel mundial, en el menor tiempo posible. Integra sistemas de almacenamiento de datos a gran escala gestionados total o parcialmente para respaldar conjuntos de datos masivos. Se pueden probar, medir, validar e implementar nuevas fuentes de datos, características y modelos de aprendizaje, de modo que se pueda buscar rápidamente un modelo de inferencia, iterarlo y mejorarlo continuamente. La solución también mostrará lo fácil que es exponer inmediatamente el resultado de las "preferencias" a los sistemas de frontend. Los usuarios finales pueden disfrutar de la mejor experiencia en función de sus acciones en tiempo real.

Puntos destacados de la solución

  • Seguridad de datos

    Esta solución le proporciona un fácil acceso al mercado mayorista (B2B) más grande de China y le permite conectarse con más de 120 millones de usuarios empresariales.

  • Flexibilidad

    Al aprovechar la huella de la infraestructura global de Alibaba Cloud y su red global segura, Alibaba Cloud le ofrece una forma eficiente y segura de conecta 1688.com a sus sistemas empresariales.

  • Escalabilidad

    Esta solución integra servicios de API y CDN para soportar una escala global, proporcionando el resultado rápidamente a cada usuario final, sin importar dónde se encuentren y cuántas otras solicitudes se hayan realizado.

  • Rentabilidad

    La solución aprovecha las metodologías de Archive para reducir los costos sin arriesgar la necesidad de volver a incorporar y procesar nada. Solo cuando los datos se consideren agotados se eliminarán para reducir costos.

Cómo funciona

Nuestra solución

Esta solución de recomendación de contenido personalizada le permite obtener información de muchas fuentes de datos, como fuentes de datos de usuarios, contenido e historial de interacción. Muchos de estos datos ya pueden estar almacenados en una base de datos existente. Alibaba Cloud DataWorks facilita la conexión a las fuentes de datos existentes o la incorporación de datos por lotes que se pueden sincronizar cada hora (o día) en un repositorio común.

Alibaba Cloud DataWorks también puede combinar datos de muchas fuentes dispares, con la incorporación programada periódicamente o en otros desencadenantes. Function Compute es una solución alternativa, con procesos de incorporación habilitados basados en la lógica del flujo de trabajo. A medida que un archivo llega dentro de OSS (Object Storage Service), una notificación puede disparar una función predefinida que puede realizar el Control de calidad de los registros y procesos en consecuencia.

Para fuentes de datos en tiempo real, Alibaba Cloud Message Service se puede configurar para recuperar esta fuente de datos, las solicitudes en cola y los servicios de notificación. La conexión a MaxCompute es un ejemplo.

Nuestra solución

Una vez que los datos están en OSS o MaxCompute, las consultas se pueden ejecutar dentro de MaxCompute para comprender el conjunto de datos e identificar posibles correlaciones entre diferentes atributos.

Para asociar la información textual, MaxCompute o Platform for AI (PAI) ofrece varios algoritmos de incrustación y codificación para convertir la información textual en representaciones numéricas como word2vec y TFIDF.

En DataWorks, puede usar un conjunto completo de gramática SQL para transformar los datos en un método flexible. Si SQL no es suficiente, puede usar Python o Java para extender las funciones. También puede trabajar directamente en PAI, donde es posible realizar extracciones de características más avanzadas como codificación, incrustación y vectorización.

Nota: Solo puede asociar un conjunto de datos en PAI directamente.

Nuestra solución

Después de que se haya creado la recomendación dentro de PAI, la inferencia debe estar disponible para la audiencia.

Dentro de PAI, obtener resultados para una audiencia es relativamente simple ya que PAI-EAS (Elastic Algorithm Service) puede exponer las recomendaciones dentro de una API nativa. Alternativamente, DataWorks también puede hacer esto en DataService Studio, que crea un bus de datos para publicar en una API. DataService Studio le permite crear rápidamente API basadas en tablas de datos o registrar API existentes con la plataforma DataService Studio para administración y lanzamiento centralizados. De esta manera PAI u otros sistemas pueden ser reunidos en un único servicio gestionado.

Ya sea que se use PAI o DataWorks para crear una API, se puede escalar y asegurar automáticamente aprovechando Alibaba Cloud API Gateway, que proporciona administración de permisos, regulación del tráfico, monitoreo y alarmas para garantizar que la solución se pueda administrar y escalar fácilmente a una audiencia global.

Para un alcance global y una mayor escalabilidad, Alibaba Cloud CDN puede integrarse en la API Gateway para acelerar el contenido dinámico y estático para ayudar a su cliente a acceder a los resultados de inferencia a nivel mundial. Con 3200 nodos que cubren seis continentes y más de 180 Tbps de conectividad con los principales ISP de todo el mundo, el acceso global a estas recomendaciones es rápido y confiable.

Nuestra solución

Una vez que un modelo de recomendación de contenido personalizado está en producción, es importante monitorear su precisión de predicción regularmente. Es común que un modelo de predicción se deteriore con el tiempo debido a cambios en el entorno. Para permitir esta evolución a largo plazo, DataWorks permite establecer tareas de agregación periódicas para calcular la precisión de la predicción en varios grupos de control. DataV también puede mostrar los hallazgos en un panel de monitoreo con visibilidad constante de los resultados para los miembros del equipo no técnicos.

Una vez definido, un cliente necesita ver dónde podría estar un problema y resolverlo al volver a entrenar el modelo con los datos y modelos más recientes. PAI está mejorando constantemente para incluir las nuevas herramientas y características de modelado, para garantizar que se soporte la mejor ciencia de datos.

Esta solución facilita el establecimiento de una nueva versión del algoritmo, la prueba en condiciones de laboratorio, la prueba adicional con una pequeña muestra de usuarios y la escala a un público más amplio. La solución permite medir datos reales (con el nuevo modelo lanzado o no) en función de si se considera mejor y en cuánto.

Seguridad y cumplimiento

Nos comprometemos a prestar servicios de infraestructura de computación en la nube estables, fiables, seguros y conformes a las normas en las principales jurisdicciones de todo el mundo.
Más información
  • CSA STAR
  • ISO 27001
  • SOC2 Type II Report
  • C5
  • MLPS
  • MTCS

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