智能推荐

帮助您的应用快速构建高质量的个性化推荐服务能力

新功能发布

负反馈功能发布

通过终端用户负反馈信息进行个性化定制

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场景选投功能发布

通过控制台快速搭建场景,定制选品投放策略。

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打散混排功能发布

结合业务场景,优化多样性配置提升用户体验。

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端-端高质量个性化推荐服务

智能推荐(Artificial Intelligence Recommendation,简称AIRec)基于阿里巴巴领先的大数据和人工智能技术,结合在电商、内容、新闻、视频直播和社交等多个行业领域的积累,为全球企业及开发者提供个性化推荐服务。

智能推荐能够帮助您快速建立用户与物品、内容的关联,通过算法策略实现高效触达。

实时推荐体验

秒级行为捕捉分析能力,推荐接口毫秒级时延,支持超过1000QPS并发,最新推荐内容刷新即可见

行业定制算法

提供行业定制的推荐算法模板,以及针对推荐场景做业务定制的选品、投放策略,行业典型的算法原子模型

冷启动效果好

在上线初期无历史行为数据积累的情况下,智能推荐也可以基于行业模板结合行为正向、负向实时反馈的能力,快速提升用户在推荐板块的个性化体验

智能推荐应用场景

电商平台个性化推荐

个性化推荐已逐渐成为电商平台必备的产品功能与GMV提升的动力引擎。

通常该场景下:不同终端消费者具备差异化的长、短期购物兴趣、购物习惯,希望在线“逛商城”的过程中找到心仪的商品集合、发现惊喜的意外收获,也希望在明确选购商品时得以“货比三家”。

智能推荐即可应用在典型-“逛起来”的猜你喜欢场景与“货比三家”的相关推荐场景,提供千人千面的推荐服务。

PGC/UGC内容社区个性化推荐

在海量的内容池中,快速而精准地分发终端用户所期待的内容也是智能推荐的用武之地。

通常该场景下:每天都将生产大量的内容,终端用户在阅读内容、获取知识的同时,以点赞、收藏、转发、评论等多种形式表达对内容的喜欢/深层理解的碰撞,以及踩、不喜欢等负向的反馈。

智能推荐系统的应用,将紧密结合用户兴趣大幅提升推荐的分发效率,促进终端用户的站内活跃度提升。

新闻资讯个性化推荐

随着互联网的发展,各大新闻资讯平台已开始探索高效的信息分发、用户粘性培养的转型之路。而如何在新闻迅速更替的条件下,精准分发、传递信息是个性化推荐的典型应用场景。

通常该场景下:每天存在大量新闻的上下架,实时更新的热点变化。这就需要推荐系统具备快速识别、新闻推广潜力的能力,并精准分发到兴趣人群之中,让终端用户享受贴心、独享的信息服务,大幅提升阅读效率。

智能推荐优势

简单易上手

无需考虑流处理、运维、管控等问题,平台一站式解决。实例创建到服务可用仅需小时级。

提供一站式功能服务

提供从数据对接期、测试期、Debug期到效果观察期、稳定使用期的一系列辅助功能,无需额外开发。

行业场景深度定制

阿里巴巴集团内多行业和多场景的长期深耕,深度贴合不同行业下用户业务诉求。根据业务特点提供差异化行业模型与策略。

个性化体验一步到位

源自淘宝首页猜你喜欢算法升级与行业适配,搭建服务即获取优质用户体验,获取实时推荐能力。

性能效果优异

模型与架构多次经历阿里巴巴双十一考验,在高并发、行为密集条件下依然具备效果与性能双保障。

初始效果优异

行业模板定期迭代,保证接入的初始效果与用户体验。对比自研算法预计提升20%-100%。

扩展灵活

多年业务经验积累,配备多样功能,让灵活的运营逻辑与推荐算法高效结合。开放平台能力,可进行快速的业务定制。

安全可靠

用户级数据隔离,敏感信息加密;服务性能稳定可靠,请求延迟保证毫秒级别。

智能推荐服务架构

结合离线、实时数据训练模型,根据用户长期、短期兴趣建模并结合业务策略打造用户个性化体验。

如何开启智能推荐

1

准备数据

请您根据行业的数据规范,准备业务数据、物品数据以及行为数据作为启动模型训练的基础。

2

设计推荐页面

请您根据业务需求设计好推荐页面,以及页面中可被推荐的物品规则,用户体验规则。

3

搭建推荐场景

请按需开通实例,根据推荐页面设计搭建推荐场景,并进行离线、实时数据上报。

4

小流量测试

请进行小流量测试,从用户体验、指标数据等维度初步判断推荐效果。

5

业务定制与上线

请结合用户体验需求,设置运营策略,推广用户流量,将推荐服务发布至线上。