重磅！一文解读神策智能推荐

截止目前，神策数据目前包括五条产品线：神策分析、神策智能推荐、神策客景、神策标签管理、神策智能运营。本文通过以下内容，详解神策智能推荐：

什么是神策智能推荐系统？

给客户带来哪些价值？

神策智能推荐与其他推荐产品有何差异？

案例：东方明珠 CTR 提升 6 倍，人均浏览次数提升 1.9 倍

一、什么是神策智能推荐系统？

神策智能推荐系统（下称“神策推荐”）是一款基于用户行为分析的全流程智能推荐产品。它基于神策分析的强大的数据采集能力，从用户行为数据的采集、建模、挖掘到效果分析，完成从“数据采集+推荐引擎+效果反馈”的推荐全流程。

####二、给客户带来哪些价值？

神策推荐主要服务电商类、内容类、 工具 类、社交类、服务类等行业，为客户实现：

第一，千人千面，提升产品价值，增强用户体验

在资讯平台获取感兴趣的新闻，在健身平台找到量身打造的健身课程，在小说网站欣赏最对口味的小说推荐……成功的个性化推荐让用户被尊崇感倍至，为用户推荐其感兴趣的商品，提升用户决策（如购买、阅读、观看等）的质量和效率，增强用户体验。

第二，提升核心业务指标，实现业务增长

良好的用户体验将提升用户黏性，提升产品的用户活跃度和留存率等核心业务指标，实现业务增长。以电商类为例，神策推荐系统能够全方位的精准数据刻画用户的购买意图，能够帮助提高用户购物率，提高流量转化率，增强用户黏性，最终实现商家和用户双赢。

第三，构建算法精英团队，提高 IT 的投入产出比

神策推荐算法白盒方案支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，为企业算法团队持续赋能。另外，从前期数据采集、数据模型搭建，到推荐效果分析，以及算法迭代的全流程，均由神策算法团队与客户深度配合完成。在这一过程中，神策算法团队持续“培训+服务”，帮助企业提升算法团队的能力，并在不同团队、不同产品中实现复制，这对于国内市场上算法人才重金难求的企业说，意义深远。

三、神策智能推荐与其他推荐产品有何差异？

1、完整性：实现采集、推荐、反馈的完整推荐闭环

神策推荐系统是一套全流程闭环推荐方案。支持采集终端（Web、App、H5、小程序、软件等）的用户行为、后端服务器日志（Log）、业务数据和第三方等多方数据源，存储最细粒度数据，利用最新深度学习和语义分析模型构建推荐引擎，推荐结果可利用数据分析模型多维度、多指标的实时效果分析，形成快速反馈，精准迭代特征集和算法模型。

2、开放性：推荐算法的白盒，开放全平台的算法逻辑

支持基于算法框架的二次开发，可灵活调用算法模块，模型中间产物可输出，让算法逻辑可见，结果可用。

神策推荐白盒服务包括的内容：与企业确认推荐所使用到的用户行为数据和元数据情况；提供推荐数据流中数据集市的数据说明文档；提供推荐模型的设计和调优文档，并进行相应培训；提供单独的召回和 排序 接口，供客户在其它场景使用；提供业务相关数据源的计算逻辑说明文档，包括热门数据和最新数据；提供已读过滤和已退过滤逻辑的说明文档；

基于白盒服务，让企业具备的二次开发和定制优化的能力，包括：

（1）客户将提供的数据和接口应用到其它场景，例如某电商企业调用排序接口，应用于品类列表推荐上；某企业应用生成的特征工程数据，将这些特征使用在了其它推荐场景里面等；（2）企业可根据自己的业务和需求，为模型引入其它数据源和字段，例如某企业在数据源中加入了浏览内容时长字段，来优化模型的数据质量和效果；（3）企业可以根据自己的业务情况定制化热门内容和最新内容的计算逻辑。

3、指标灵活性：可自定义多指标、漏斗转化评价能力

完成推荐后，通过神策分析所搭建高效的数据指标体系，提供多维度、多指标的交叉分析能力来验证推荐效果，比如 CTR、付费漏斗转化率、留存率等任意指标的效果分析，满足广告渠道来源、品类等任意属性维度的深度洞察。

4、算法迭代能力强：数据反馈与问题定位，实现算法精准迭代

基于效果分析，可灵活调整特征集，迭代模型参数，快速调优整体方案，不断满足业务变化，追求更高收益。

四、案例：东方明珠 CTR 提升 6 倍，人均浏览次数提升 1.9 倍

目前，神策智能推荐系统已经赢得百度视频、东方明珠、惠头条等行业标杆企业的认可。下面以东方明珠为例。

东方明珠是综合文化传媒集团，驻地众多，总部技术团队需要支撑的业务范围辐射较广，DevOps 平台的推广和专业服务商的引入，较大的缓解了技术人力稀缺的挑战。在专业服务商选择上，胡俊说：东方明珠非常看重服务商在相关领域的实战经验，技术的成熟度、解决方案的成熟度，公司资质和团队背景。在跟神策数据合作的过程中，对神策数据团队的产品和服务都很认可，除了大数据用户行为分析平台外，尤其对埋点服务和神策推荐算法的精准度非常满意。

以百视通 IPTV 某驻地为例，日活数百万用户通过 IPTV 机顶盒付费观看授权内容，部分精品内容需额外充值观看。在接入神策推荐之前，主要依赖人工推荐，以热门、付费和内容相关性为主要推荐参考。为提升用户的观影体验、提高用户留存以及充值付费营收，东方明珠利用神策推荐解决方案，完成采集点击日志、展示日志、播放日志等所需用户行为数据，基于行为数据构建深度学习召回算法策略，采用 GBDT+LR 排序模型训练数据。推荐算法上线两周后，神策推荐的效果，对比人工推荐，仅 CTR 一个指标即提升了 6 倍，对推荐内容的人均浏览次数提升了 1.9 倍。

召回模型的神经网络结构

大数据平台建设项目，东方明珠团队对自主自控要求较高，在用户行为分析、埋点等相关领域，神策数据所提供的技术和方案较为成熟，并且神策分析 PaaS 平台的延展性和开放性能较好满足集团复杂业务和自主可控的需求，因此东方明珠利用神策分析平台，充分打通内部业务数据，发挥资源优势，构建一体化运作的融媒体大数据用户分析中心；在精准推荐项目中，东方明珠采用了，与神策数据一起敏捷迭代的合作模式，即基于神策推荐平台，双方投入研发资源，针对广电行业的个性化需求进行推荐算法的打磨升级，并基于神策推荐平台进行广电行业个性化应用和场景的深度开发，经过试点驻地的实际结果检验，目前已在各大驻地展开推广。

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