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个性化系统推荐方案

挑战

(1)电子商务规模的不断扩大,竞争格局的日益复杂

(2)品个数和种类快速增长

(3)信息过载导致消费者不断流失

(4)快速抓住用户需求,精准投放相关策略

问题解决

在信息爆炸中精准对接用户兴趣点和关注点,不断提高用户黏性。

  • 信息过载

    避免浏览无意义的信息


  • 用户流失

    防止用户继续流失,以及挽回已流失用户

  • 精准个性化

    海量数据挖掘(针对推荐)

架构设计

方案价值

(1)分析处理海量数据,快速处理新增数据和实时交互

(2)灵活加入和迭代各种推荐算法

(3)标准SQL、一级片观看无学习曲线,支持标准的ANSI SQL

(4)低延迟响应高QPS的推荐请求

(5)兼容多行业多领域应用

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