基于AI的智能推荐产品解决方案升级方案，基于ai的智能推荐产品解决方案。

基于AI的智能推荐方案

方案介绍

基于AI的智能推荐产品是通过采集多方结构化和非结构化数据，运用语义分析、智能识别、深度学习等机器学习算法，具备用户行为分析、音视频语义分析、视频标签化、自然语言处理、异常识别等推荐能力，用以支撑电商、新闻、阅读、音视频、直播、教育、金融、旅游等多行业的AI智能推荐服务。

方案优势

基于AI智能推荐系统优势如下：

推荐算法精度高

多维度挖掘用户长短期兴趣画像，精准实时把握用户诉求，实时响应反馈匹配该用户的推荐结果，最大化的提高用户转化率。

推荐内容多样化

基于AI的智能推荐支持不同数据形式的内容分析，如音频、视频、图片等。突破传统推荐系统单调重复的问题，融合多种机器学习算法模型，给用户提供精准、丰富、全面、高质量的内容推荐。

推荐时延毫秒级

基于AI的智能推荐系统采用高性能数据库，推荐响应时延控制在毫秒级别，有效保证及时的将合适的内容在合适的时间通过合适的方式推送给合适的人。

应用场景

电商类

通过跟踪分析用户在商城的浏览、点击、收藏、购买等行为，并挖掘提炼商品属性标签，实现基于用户的商品智能推荐，同时增加长尾商品曝光率，提高用户决策效率。

新闻类

运用文本语义分析引擎挖掘出每条新闻的多维度属性标签，并建模分析用户对内容的行为画像，通过多AI算法融合，在实现精准推荐的前提下，增加长尾内容的曝光度，提升用户粘性。

阅读类

面向线上阅读用户，通过分析挖掘建立用户画像，同时运用文本分析将内容标签化至最细粒度，实现用户-内容的智能推荐，提升用户在线阅读时长，促进用户转化。

音视频类

运用音视频语义分析、自然语言处理等AI智能技术，将音视频标签化，具备可用于推荐的基础能力，同时结合用户行为画像，进行关联性推荐、猜你喜欢等推荐服务。

直播类

基于用户的浏览、点赞等偏好，精准推荐其喜欢的主播，同时增加同类型少流量主播的曝光度，提高平台打赏率，降低用户流失率。

教育类

运用音视频语义分析、情感识别、AI图像识别、深度学习等算法对课程、教案、素材等内容进行标签化梳理，并结合分析挖掘建立的用户画像体系，实现用户-物料的精准匹配，使平台更“懂”用户，用户更“爱”平台，提高平台整体营收。

金融类

利用人工智能画像，获知用户的学历水平、工作稳定性、从事行业等，并依据该画像将合适的金融服务推送给合适的人，大大提高获客效率并降低了获客成本。

旅游类

通过对用户位置、用户评价、用户性别、用户性格等进行建模挖掘分析，并对各个景点进行用户匹配性分析，在不同时候向不同用户推荐最适合她的出行方案。