手游qq飞车怎么换女性角色_小米电视配置步骤


时间:24:32:14    文章来源:如何在画图软件中调整相片大小    点击次数:7608    参与评论 9232人

  2013年,国内大数据时代到来,一方面如果做的事情与大数据不沾边,都显得自己水平不够,另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展,所以传统的方式已经跟不上业务的发展了,为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。

  

推荐产品发展过程

推荐产品发展历程主要经历了几个阶段(图1),由简单的关联推荐过程到个性化推荐,逐步过渡到场景智能推荐。

  

图3推荐系统的业务架构

  2016年618期间,个性化推荐大放异彩,特别是团队开创的“智能卖场”,实现了活动会场的个性化分发,不仅带来GMV的明显提升,也大幅降低了人工成本,大大提高了流量效率和用户体验,从而达到商家和用户双赢,此产品获得了2016年度的集团优秀产品。

  这些行为数据通过实时流计算平台来计算用户的兴趣偏好,从而根据用户兴趣偏好对推荐结果进行重排序,达到个性化推荐的效果。

  从相关、相似的产品推荐过渡到多特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐。

  IfTZFnBGJpxpJSCE京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。

  整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。

  

随着业务的快速发展以及移动互联网的到来,多屏(京东App、京东PC商城、M站、微信手Q等)互通,推荐类型从传统的商品推荐,逐步扩展到其他类型的推荐,如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。

  多屏整合的背后技术是通过前端埋点,用户行为触发埋点事件,通过点击流系统进行多屏的行为信息收集。

  

为此,团队于2015年底再次升级推荐系统。

  

图2京东多屏终端

推荐系统架构

整体业务架构

推荐系统的目标是通过全方位的精准数据刻画用户的购买意图,推荐用户有购买意愿的商品,给用户最好的体验,提升下单转化率,增强用户黏性。

  

图1推荐产品发展历程

多屏多类型产品形态

多类型主要指推荐类型覆盖到多种类型,如商品、活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。

  

推荐产品

用户从产生购买意向,到经历购买决策,直至最后下单的整个过程,在任何一个购物链路上的节点,推荐产品都能在一定程度上帮助用户决策。

  推荐系统的业务架构如图3所示。

  SlXFUDueKNUWsPck

京东推荐的演进史是绚丽多彩的。

  个性化推荐业务需求比较强烈,基于大数据和个性化推荐算法,实现向不同用户展示不同内容的效果。

  toVveNDshQFkJftr

在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。

  京东多屏终端如图2所示。

  为了更好地支撑多种个性化场景推荐业务,推荐系统一直在迭代优化升级,未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向发展。

  在移动互联时代,多屏场景非常普遍,整合用户在多屏的信息,能使个性化推荐更精准。

【点击下载】

  2016年618期间,个性化推荐大放异彩,特别是团队开创的“智能卖场”,实现了活动会场的个性化分发,不仅带来GMV的明显提升,也大幅降低了人工成本,大大提高了流量效率和用户体验,从而达到商家和用户双赢,此产品获得了2016年度的集团优秀产品。

  2013年,国内大数据时代到来,一方面如果做的事情与大数据不沾边,都显得自己水平不够,另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展,所以传统的方式已经跟不上业务的发展了,为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。

  

图2京东多屏终端

推荐系统架构

整体业务架构

推荐系统的目标是通过全方位的精准数据刻画用户的购买意图,推荐用户有购买意愿的商品,给用户最好的体验,提升下单转化率,增强用户黏性。

  

图1推荐产品发展历程

多屏多类型产品形态

多类型主要指推荐类型覆盖到多种类型,如商品、活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。

  个性化推荐业务需求比较强烈,基于大数据和个性化推荐算法,实现向不同用户展示不同内容的效果。

  

图3推荐系统的业务架构

  AvJlQwvAeUzOLrfS

在电商领域,推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求,缩短用户到商品的距离,提升用户的购物体验。

  推荐系统的业务架构如图3所示。

  

推荐产品发展过程

推荐产品发展历程主要经历了几个阶段(图1),由简单的关联推荐过程到个性化推荐,逐步过渡到场景智能推荐。

  

推荐产品

用户从产生购买意向,到经历购买决策,直至最后下单的整个过程,在任何一个购物链路上的节点,推荐产品都能在一定程度上帮助用户决策。

  从相关、相似的产品推荐过渡到多特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐。

  在移动互联时代,多屏场景非常普遍,整合用户在多屏的信息,能使个性化推荐更精准。

  

随着业务的快速发展以及移动互联网的到来,多屏(京东App、京东PC商城、M站、微信手Q等)互通,推荐类型从传统的商品推荐,逐步扩展到其他类型的推荐,如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。

  nKZZQQDWxFhjJFHi

京东推荐的演进史是绚丽多彩的。

  为了更好地支撑多种个性化场景推荐业务,推荐系统一直在迭代优化升级,未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向发展。

  HeohVdFIqWSWbdzo京东的推荐起步于2012年,当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。

  京东多屏终端如图2所示。

  整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样,部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。

  多屏整合的背后技术是通过前端埋点,用户行为触发埋点事件,通过点击流系统进行多屏的行为信息收集。

  

为此,团队于2015年底再次升级推荐系统。

  这些行为数据通过实时流计算平台来计算用户的兴趣偏好,从而根据用户兴趣偏好对推荐结果进行重排序,达到个性化推荐的效果。