基于用户行为,通过算法模型预测用户兴趣物品,实现物品的个性化推荐,并结合物品之间相关性进行推荐分析。
内置多种数据处理算子、特征处理算子,灵活地进行特征工程开发。
内置多种机器学习、深度学习模型,通过简单的无代码化配置完成模型开发。
提供用户表、行为表、物品表,可根据业务场景,灵活地定制数据表字段,分析用户行为是归因于前面哪些场景,提升模型的效果。
基于先进的大规模分布式机器学习经验和高性能、高可用的推荐技术架构,实现特征实时化、模型实时更新,保证推荐效果。
依托于电商/内容推荐等场景,结合丰富的客户服务经验,为客户提供内容、电商等不同行业多场景深度服务。
在特征工程、模型开发等环节提供白盒化的配置功能,算法工程师可以通过低代码化的形式进行开发。同时提供黑盒化的服务,零基础的用户也可以一键创建推荐服务。