当今，随着各类手机APP（银行、零售、传媒等）如雨后春笋般涌现，不断更新的APP热销推荐场景成为市场竞争的关键。然而，建设这类平台涉及一系列复杂而冗长的步骤，对程序员和公司来说都是一项艰巨的任务。在这个挑战背后，达观智能推荐平台应运而生，彻底改变了游戏规则。
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数据导入与清洗：使用脚本导入业务数据，保障完整性，清洗重复项、缺失值和异常值。 -
数据质量校验：检查清洗后的数据，确保满足完整性、一致性和准确性要求。 -
策略选择与测试用例编写：选择并测试召回、排序和运营策略，编写功能和性能测试用例。 -
回规则开发与测试：编写代码，进行单元和集成测试，保障代码准确性和稳定性。 -
排序模型开发与特征工程：开发排序模型，进行特征工程，提供有效的特征输入。 -
模型训练与评估：设置训练参数，监控性能指标，不断优化模型。 -
模型优化与测试：根据评估结果调整参数，再次测试验证优化效果。 -
运营规则开发与测试：编写规则代码，进行测试，验证准确性和有效性。 -
模块联调与结果查看：确保各模块协调性和稳定性，通过接口查看最终推荐结果。 -
结果准确度验证：查询数据库获取推荐结果相关信息，确保准确性。 -
灰度测试：将算法部署到灰度测试环境，引入小流量用户，观察效果。这一繁琐过程是程序员需要耐心应对的挑战。
这一过程，一位程序员在两天内只会完成进度的20%，而达观智能推荐平台则可以在1分钟之内自动配置成功。
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首先选择上线 app 热销推荐场景，选择热门物品召回策略，通过调试查看热门物品的召回结果，并修改参数进行结果调优。 -
选择近一个月内 app 内的曝光、点击、购买数据，构造数据集与训练样本。 -
配置训练参数进行模型训练，并查看训练结果。修改模型参数不断进行效果调优。 -
人工运营规则中，配置标题相似过滤策略，防止相似物品同时出现；同时设置物品置顶，将平台主推产品进行置顶推荐。 -
新建“热销推荐”方案，依次选择召回、排序、人工运营、兜底策略，完成方案搭建。 -
选择上述过程中配置的“物品置顶”与“标题相似过滤”业务规则。 -
新建“热销推荐”场景，选择配置好的推荐方案。 -
点击场景调试按钮，获取用户推荐结果，验证推荐系统的准确性和效果。
