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[導讀]無需具備機器學習專業(yè)知識,即可方便、快速地構建個性化推薦系統(tǒng)

Amazon Personalize,一項用于構建個性化推薦系統(tǒng)的完全托管型機器學習服務,在亞馬遜云科技中國(北京)區(qū)域(由光環(huán)新網(wǎng)運營)正式上線。使用該服務,開發(fā)人員無需具備機器學習專業(yè)知識,用戶可用它訓練、調整和部署自己定制的機器學習模型,構建個性化推薦系統(tǒng),用于產(chǎn)品推薦、個性化營銷、個性化搜索和定制化直銷等廣泛的個性化推薦場景。

亞馬遜云科技大中華區(qū)云服務產(chǎn)品管理總經(jīng)理顧凡表示:“一直以來,對推薦系統(tǒng)的需求可以說無處不在。從電商購物、新聞閱讀、音視頻到在線應用的推薦,很多公司都希望構建個性化推薦系統(tǒng)增強用戶體驗,增加業(yè)務營收。構建準確有效的個性化推薦系統(tǒng)需要解決如機器學習算法、模型等諸多技術挑戰(zhàn)。我們非常高興通過與光環(huán)新網(wǎng)的緊密合作在中國區(qū)域上線Amazon Personalize,降低了機器學習技術的門檻,讓客戶能夠專注于自己的業(yè)務創(chuàng)新,無需深入了解機器學習,即能構建自己的個性化推薦系統(tǒng),享受人工智能帶來的便捷。“

早在1998年,Amazon.com亞馬遜電商就上線了基于物品的協(xié)同過濾算法,是業(yè)界首次將推薦系統(tǒng)應用于百萬物品及百萬用戶規(guī)模。這就是后來享譽業(yè)界的創(chuàng)新——亞馬遜電商“千人千面”的個性化推薦。Amazon Personalize正是將亞馬遜20多年機器學習方面的創(chuàng)新實踐和經(jīng)驗進行提煉,賦能給所有行業(yè)、各種規(guī)模的企業(yè),以及開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家,讓他們可以將構建定制模型的時間從幾個月縮短到幾天。

使用Amazon Personalize,開發(fā)者只需要提供頁面瀏覽、注冊或購買等用戶行為信息,告訴Amazon Personalize要推薦的項目清單是音樂、視頻、產(chǎn)品還是新聞文章,就可以通過應用程序編程接口(API)接收到推薦結果。Amazon Personalize會對數(shù)據(jù)進行處理和檢查,識別出有意義的內(nèi)容,并從亞馬遜電商零售業(yè)務多年打造的高級算法庫中選擇算法,根據(jù)客戶數(shù)據(jù)訓練和優(yōu)化個性化模型。在整個過程中,所有數(shù)據(jù)都經(jīng)過加密以確保私有和安全,僅用于為用戶創(chuàng)建推薦。

Amazon Personalize預置了必要的基礎設施,并管理整個機器學習管道,包括處理數(shù)據(jù)、確定功能、使用最佳算法以及訓練、優(yōu)化和托管模型等。客戶通過API接收結果,并根據(jù)使用量付費,而沒有最低消費或預付承諾。

有道樂讀是網(wǎng)易有道旗下一款致力于提升少年兒童閱讀素養(yǎng)的數(shù)字閱讀教育產(chǎn)品,并希望能提供從“千人一面”到“千人千面”的閱讀體驗。有道樂讀技術開發(fā)人員配置較少且人工智能經(jīng)驗較淺,如何在更短時間內(nèi)上線推薦系統(tǒng),節(jié)省學習成本,是團隊在選型時考慮的重要問題。有道樂讀資深服務器開發(fā)工程師姜為表示,“使用Amazon Personalize,有道樂讀APP研發(fā)團隊在一個月內(nèi)成功打造少兒圖書的精準化推薦場景,將月活躍用戶提升20%。”

作為樂天有限公司下轄子公司,樂天瑪特是韓國領先的零售商,銷售各類日用百貨、服裝、玩具、電子產(chǎn)品及其他商品。如今,消費者們擁有極為豐富的日用品購買渠道,包括大賣場、電商平臺、便利店以及超市等等。樂天瑪特決定使用Amazon Personalize為老客戶們提供個性化優(yōu)惠券推薦,借此提高其到店頻率、增強新產(chǎn)品購買率,并最終強化客戶忠誠度。樂天瑪特大數(shù)據(jù)分析師Sungoh Park表示:“自從引入Amazon Personalize以來,優(yōu)惠券使用量較以往基于規(guī)則的統(tǒng)計性推薦系統(tǒng)增加了一倍以上。新產(chǎn)品的購買率提高了1.7倍——較以往統(tǒng)計方法提升顯著。更重要的是,新產(chǎn)品購買率的提升表明樂天瑪特成功發(fā)掘出了客戶群體中的隱藏購買需求。這種以個性化優(yōu)惠券為載體的全新運營模式顯著改善了樂天瑪特的月度銷售額?!?

StockX是一家來自底特律的初創(chuàng)公司,希望以獨特的競價/出價市場革新電子商務體系。該平臺的設計靈感源自紐約證券交易所,并將運動鞋與街頭潮牌服飾等商品視為高價值可交易商品。憑借運營透明化的市場交易體驗,StockX 幫助消費者以真實市場價購買備受追捧的真品。StockX 公司機器學習部門創(chuàng)始成員兼負責人Sam Bean表示:“2019年,StockX 公司正經(jīng)歷高速增長,我們的機器學習工程師小組也開始嘗試使用 Amazon Personalize 在主頁上添加‘為您推薦’產(chǎn)品推薦行。我們的團隊在這場假期購物季的幾周之前著手項目開發(fā),并在購物季到來時及時將其上線??梢宰院赖卣f,在Amazon Personalize的幫助下,我們的微服務架構在整個假期當中都表現(xiàn)出近乎完美的可用性。最終,這項新功能成了主頁上最受歡迎的部分?!疄槟扑]’成為我們團隊乃至整個StockX公司的一次巨大勝利?!?

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