當今，隨著各類手機APP（銀行、零售、傳媒等）如雨后春筍般涌現(xiàn)，不斷更新的APP熱銷推薦場景成為市場競爭的關(guān)鍵。然而，建設(shè)這類平臺涉及一系列復雜而冗長的步驟，對程序員和公司來說都是一項艱巨的任務。在這個挑戰(zhàn)背后，達觀智能推薦平臺應運而生，徹底改變了游戲規(guī)則。
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數(shù)據(jù)導入與清洗：使用腳本導入業(yè)務數(shù)據(jù)，保障完整性，清洗重復項、缺失值和異常值。 -
數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗：檢查清洗后的數(shù)據(jù)，確保滿足完整性、一致性和準確性要求。 -
策略選擇與測試用例編寫：選擇并測試召回、排序和運營策略，編寫功能和性能測試用例。 -
回規(guī)則開發(fā)與測試：編寫代碼，進行單元和集成測試，保障代碼準確性和穩(wěn)定性。 -
排序模型開發(fā)與特征工程：開發(fā)排序模型，進行特征工程，提供有效的特征輸入。 -
模型訓練與評估：設(shè)置訓練參數(shù)，監(jiān)控性能指標，不斷優(yōu)化模型。 -
模型優(yōu)化與測試：根據(jù)評估結(jié)果調(diào)整參數(shù)，再次測試驗證優(yōu)化效果。 -
運營規(guī)則開發(fā)與測試：編寫規(guī)則代碼，進行測試，驗證準確性和有效性。 -
模塊聯(lián)調(diào)與結(jié)果查看：確保各模塊協(xié)調(diào)性和穩(wěn)定性，通過接口查看最終推薦結(jié)果。 -
結(jié)果準確度驗證：查詢數(shù)據(jù)庫獲取推薦結(jié)果相關(guān)信息，確保準確性。 -
灰度測試：將算法部署到灰度測試環(huán)境，引入小流量用戶，觀察效果。這一繁瑣過程是程序員需要耐心應對的挑戰(zhàn)。
這一過程，一位程序員在兩天內(nèi)只會完成進度的20%，而達觀智能推薦平臺則可以在1分鐘之內(nèi)自動配置成功。
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首先選擇上線 app 熱銷推薦場景，選擇熱門物品召回策略，通過調(diào)試查看熱門物品的召回結(jié)果，并修改參數(shù)進行結(jié)果調(diào)優(yōu)。 -
選擇近一個月內(nèi) app 內(nèi)的曝光、點擊、購買數(shù)據(jù)，構(gòu)造數(shù)據(jù)集與訓練樣本。 -
配置訓練參數(shù)進行模型訓練，并查看訓練結(jié)果。修改模型參數(shù)不斷進行效果調(diào)優(yōu)。 -
人工運營規(guī)則中，配置標題相似過濾策略，防止相似物品同時出現(xiàn)；同時設(shè)置物品置頂，將平臺主推產(chǎn)品進行置頂推薦。 -
新建“熱銷推薦”方案，依次選擇召回、排序、人工運營、兜底策略，完成方案搭建。 -
選擇上述過程中配置的“物品置頂”與“標題相似過濾”業(yè)務規(guī)則。 -
新建“熱銷推薦”場景，選擇配置好的推薦方案。 -
點擊場景調(diào)試按鈕，獲取用戶推薦結(jié)果，驗證推薦系統(tǒng)的準確性和效果。
