推荐系统

在适当时间向相关客户提供正确内容需要高性能推荐系统。利用Prevision.io提高你处理海量数据的能力,对任何应用提供最佳建议。

挑战

推荐系统是什么?

推荐系统依赖某种信息过滤技术,这种技术的基础收集和分析有关用户行为、活动、偏好的历史数据,并预测用户的喜好。这些系统广泛应用于银行、电子商务、零售和媒体行业,以便向用户推荐产品或内容。但是,绝大多数的推荐系统并不具有真实的预测性,因此它们主要建立在与其他用户相似性的基础上。这表明许多组织机构都错失机会,不能从预测建议引擎中受益。

机会

提出更具个性化的建议

随着人工智能的到来,现在各公司更容易利用机器学习算法来提出个性化建议。这些模型使用相同原则从用户数据中提取信息,但利用内容型建议与协同过滤算法的组合来取得更好结果。这不仅推动了个性化的实现,而且有助于满足客户日益增长的期望。

Prevision.io

把Prevision.io用于推荐系统

Prevision.io向团队提供一个自动化平台,可才在任何应用程序 (网站、手机应用程序, ... )中迅速创建和部署机器学习模型。平台的直观界面更有助于完成构建高性能推荐引擎的任务。开始做出更好的预测,以及使客户参与产品或内容的创建,这样将更容易产生共鸣。

Prevision.io平台使我的工作更充满激情、更有趣,并且更加准确、及时地向我提供结果 - 这简直就是奇迹!

项目总监 - 法国无线电天线(French Radio Antenna)

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