通过对大数据的人工智能建模，构造外部信息存储神器
日期：2024-05-29 作者：小天
来源：www.txunda.com
人气：542
在数字营销的商业情景下，回忆模型能够依据用户的行为特征，从大量的备选商品中选出最有价值的商品，进而提升消费者的转化率和满意度。但是，现有的基于社交媒体、新闻、天气、节日等数据的检索方法，仅考虑了用户在其它平台或渠道的行为与属性，而忽视了对其它平台、渠道、天气、节日等信息的挖掘。本项目拟研究基于多源异构数据的多源数据融合方法，构建面向多源异构数据的多源多源数据融合算法，提高多源异构数据的检索效率与覆盖率，为个性化推荐提供新的解决方案。
针对这一问题，本项目拟引入人工智能大数据，以其对自然语言的理解与产生能力为核心，研究基于外界信息的记忆模型。本项目将研究基于“销售漏斗”与“情境”两种类型的召回模式，并分析其机理与适用情境。此外，本课程亦会举例说明，以协助同学对所建模式的了解与应用。
天津天迅达科技有限公司
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在数字营销的商业情景下，回忆模型能够依据用户的行为特征，从大量的备选商品中选出最有价值的商品，进而提升消费者的转化率和满意度。比如，在电商平台上，基于用户的浏览、购买、收藏、评价等行为，并结合用户的性别、年龄、地域、喜好等属性，在数以百万计的产品中，为用户推荐最适合的产品；在广告市场中，基于用户的点击、浏览和搜索等行为，结合用户的设备、网络和地理位置等属性，提取出与用户关联程度最高的广告；在用户成长过程中，回忆模型能够从数以百计的市场活动中，基于用户的注册、登录、活跃、留存等行为，结合用户的来源、渠道、邀请码等特征，向用户推荐最具吸引力的活动。
但是，现有的基于社交媒体、新闻、天气、节日等数据的检索方法，仅考虑了用户在其它平台或渠道的行为特征，而忽视了其它平台或渠道中的用户行为与属性。本项目拟研究基于多源异构数据的多源数据融合方法，构建面向多源异构多源异构环境下的多源多源数据，通过挖掘多源多维数据，提高多源异构场景下多源数据的检索效率与覆盖率，进而实现更加准确的个性化推荐。
比如，在电商平台上，我们可以通过对用户的点赞、评论、分享等行为进行分析，同时结合用户关注的明星、品牌、话题等信息，就能对用户的偏好和风格进行更好的分析，进而向他们推荐更适合他们的产品。在广告市场中，如果我们可以充分利用用户在其它平台或渠道上的搜索、浏览、购买等行为，并结合用户的兴趣、意图、需要等信息，就能更好地捕获用户的购买意愿，并向他们显示出更有价值的广告；在用户成长过程中，若能充分挖掘用户在其它平台或渠道的注册、登录、活跃、留存等行为，同时结合用户的社会关系、信任度、影响力等信息，可以更好地挖掘出用户的潜能与价值，并据此向其推荐更具激励性的活动。
那么，怎样才能更好地使用外界的信息以提高记忆模型的有效性？为此，本项目拟利用大数据分析技术，以深度学习为基础，通过对自然语言的理解与产生，构建基于外部信息的记忆模型。人工智能大数据能够从大量的文本数据中，获取大量的语义与逻辑知识，进而实现对用户行为、属性、兴趣、意图、需求等多种自然语言的理解与生成。在此基础上，本项目提出了一种新的基于大数据的召回策略，即基于销售漏斗的召回策略和基于情境策略的召回策略。接下来，我们将对这两种模式的工作原理及适用场合进行说明。
以上所有设计图和部分文字均来自网络，如有侵权，请call我删除，感谢~
天津天迅达科技有限公司经过多年来对APP、小程序、以及网站建设的探索，已经帮助每一个客户快速开发出属于自己的APP、小程序、网站，是万千企业之选。
标签：天迅达科技 天津APP开发 天津网站建设 网站建设
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