如今，随着互联网的发展和普及，各类手机APP应运而生，银行理财基金产品；零售商品；传媒资讯、视频、图文都纷纷映入眼帘。但面向用户的推荐系统运营方式较为传统，以产品为导向，向全量用户展示单一的界面和服务，不利于用户留存，难以快速形成客户粘性。目前用户行为数据利用率不足，缺少根据用户实时的访问情况进行自动分析和自动化的运营方案，无法形成个性化服务管理系统。
于是，我们迫切需要一种更智能、更个性化的方式来获取信息，从内容推送、页面布局、产品展示、智能客服等多方面实现“千人千面” 精准推荐服务，提升客户服务体验和满意度，持续提高转化率，来提高客户粘性，这正是达观智能推荐系统的优势！
达观推荐系统与传统推荐方式不同，自动地挖掘用户和物品之间的联系。具体来说，它会根据用户本身的多维度属性数据（如年龄、地域、性别等）以及行为数据的反馈（如点击、收藏、点赞、购买等），结合物品自身属性数据（如标题、标签、类别、正文等），融合对用户行为数据的分析挖掘，使用人工智能和大规模机器学习技术来进行个性化的信息推荐。
1.数据管理：市面常规推荐产品只提供上报数据的统计信息。而达观智能推荐可以做到的不仅是提供上报数据的统计信息，技术拓展到上报文本的内容分析信息、提供上报数据生成的训练样本的统计信息等。通过数据处理、内容管理、文本语义理解、图像构建对接收的多种类型数据进行必要地清洗，并结合自然语言处理和机器学习等技术进行分析挖掘，精准地构建多维度数字画像。
2. 场景配置：市面常规推荐产品与关联的产品相互拆分，使用成本高。达观智能推荐集用户画像平台、实验平台、模型开发平台为一体的推荐系统，使用成本低。结合推荐算法和专家经验规则，涵盖推荐结果的所有处理逻辑，主要包括召回、排序、运营、兜底四大部分。在内置场景的基础上，根据需要分配置召回策略、排序策略、运营策略、兜底策略以生成自定义场景方案。
3.推荐服务：市面常规推荐产品系统为内部产品孵化，对其他领域推荐场景实施经验不足。而达观智能推荐基于广电、零售、银行等各个行业头部客户的服务经验，结合场景需求定制推荐策略。
与此同时，达观智能推荐平台服务类型多样，依靠大数据挖掘和机器学习技术，为每个用户生成”千人千面”的个性化推荐结果；根据用户行为及物品基础信息，得到和该物品相关的其它物品，形成相关推荐；基于全平台的用户反馈数据，计算热门物品，帮助用户迅速获取优质内容；形成热门推荐……
此外，在上线 APP热销推荐场景的情况下，传统代码开发与智能推荐平台形成了鲜明的对比。在程序员开发APP之时，会经过一系列繁杂且漫长的过程：从数据导入与清洗、数据质量校验再到最终的灰度测试，消耗大量的人力与时间资源。
而达观智能推荐系统可在1分钟内上新一套全新的推荐系统，根据APP热销推荐场景，新建“热销推荐”方案，完成个性化方案搭建，再通过场景调试，验证推荐系统的准确性和效果，在极短的时间内完成推荐系统的建立，极大地提高了效率。
达观智能推荐集用户画像、用户运营、AB实验为一体的推荐系统，以推荐为核心进行产品开发，用户使用成本低。以用户分群推荐为例，达观通过必要的用户数据分析功能，辅助运营决策不同的推荐方案配置，同时提供推荐策略维度的效果评价，实现用户分群推荐的决策闭环。目前已服务金融、政企、运营商、传媒等20余个行业的上千家企业。
传统推荐的时代已经过去，达观智能推荐平台为用户提供了一张信息的导航图。无论是新手还是老手，都能让用户更快速、更准确地找到所感兴趣的内容。达观智能推荐系统会提供更符合用户口味的导航服务，它不仅是一个信息聚合的地方，更是一个个性化、定制化的信息乐园。通过先进技术的支持，用户将拥有前所未有的个性化体验，在信息的海洋中畅游自如。让我们通过达观，一同开启智能推荐时代的新篇章吧！
