科技媒体竞争激烈 推荐系统拉开差异
36氪是国内知名互联网创业生态服务平台，也是国内最大的科技创业媒体，每天有大量新的内容产生，累积了超过几十万级创业资讯。
在这个信息爆炸的时代，用户阅读只有碎片化的时间，如何在这些埋在深处却富有价值的内容里，找到用户最感兴趣的信息展现给用户，显得尤其重要。
伴随着互联网创业热潮，越来越多的科技创业平台涌现出来，36氪作为老大哥，推出了股权投资、投融资FA服务等多项业务板块，夯实自己的竞争力，而作为36氪最核心最具影响力的科技媒体部分，36氪积极开拓思路，希望通过技术手段来提升用户阅读体验，提高用户留存。
推荐系统能够有效地解决36氪媒体最关注的的核心指标，比如延长用户在网站的停留时间，增加用户粘度、降低跳出率等，因为只有用户的停留时间越长，产生的营销机会才越多，网站的流量变现能力也才能越强。
达观个性化推荐引擎脱颖而出，帮助36氪提升文章点击率
36氪着手搭建自己的推荐系统，他们的做法是在每篇文章末尾，向读者推荐相关文章，希望以此来吸引用户进行二次点击，然而事与愿违，一段时间下来效果并不明显，推荐的文章点击率寥寥无几。
36氪开始寻求第三方的帮助，通过A/B测试的方式，各家供应商进行点击率PK，达观数据的个性化推荐引擎提升点击率超过其他供应商2倍有余表现突出，36氪最终选择了达观数据作为长期战略合作伙伴。
“想要让用户停留时间更长，就得让用户多阅读几篇，多点击几次，但不是在文末加几篇文章列表就行的，推荐的新闻内容要用户有兴趣看才行，只有每次推荐的内容是用户感兴趣的，才能让用户多去点击。达观数据提供的个性化推荐引擎，采用多种算法融合取长补短，可以获得最佳的推荐效果。我们还会建立用户画像模型，深度挖掘用户属性、兴趣爱好等，对每个用户进行精准推荐。”达观数据CEO陈运文介绍到。
很多媒体都有自己的推荐系统，推荐效果如何，往往从纸面上就能看出一些端倪。对比几家媒体发现，虽然报道的是同一件事，推荐内容却大相径庭。从经验上来说，一个人浏览今日头条的新闻，说明他比较关注今日头条，因此再给他推荐今日头条的新闻是安全的。
推荐系统并不简单，双层叠加算法助力达观取胜
“推荐引擎的背后绝不是靠经验，也不是你看谁的新闻就给你推谁的新闻这么简单。我们通过对用户行为的分析，产品关系数据的分析，运用了多种算法融合进行混合推荐，并采用人工智能进行推荐排序训练，不断优化模型，让推荐的效果越来越精准。”陈运文介绍说。
独有的专利技术双层叠加算法，是达观团队自主研发的推荐算法子系统，其核心思想是通过机器学习技术自动训练叠加策略取长补短，获取各种推荐算法的最佳组合，由协同过滤（Collaborative Filtering）、奇异值分解（MF）、随机游走（Random Walk）算法、知识图谱（Taxonomy）等构成，达观的专利算法效果远优于普通推荐算法，屡获国际算法竞赛冠亚军。
除了点击率的提升以外，达观还带来了其他惊喜，会对每篇文章提取标签，可以了解用户感兴趣的文章分类；会统计每日的潜力文章，所谓潜力，就是说点击率最高的。通过这些数据展示，可以给运营团队带来很多以前无法获取的信息。
达观数据媒体解决方案，为媒体行业提供精准传播
智能分发的时代已经到来，精准传播至关重要，达观数据为媒体行业打造了一整套媒体解决方案，本次合作是媒体界对达观数据专业度的再次认可，达观数据将一如既往帮助企业客户提高点击转化和用户留存，从根本上提升企业收益。
