❶ 目前国内哪些公司在做个性化推荐系统
，先看你公司是需要做是什么样的个性化定制，系统还是其他的
❷ 加盟品牌包括哪些推荐个
直接选择福庆实木快装。我知道它的板材工艺好，而且性价比颇高，拥有相对好的口碑。
❸ 想要接个性化推荐服务，拥有类似今日头条推荐效果。有没有推荐的
个性化推荐服l务目前知道的有这样一个坪苔，墨菲信息流服l务坪苔。
❹ 什么是的个性化推荐
毕竟个体有差异，每个人是听力情况不同，所以助听器的性能和功率也不一样，最好是本人到验配中心，通过客观的听力学方面检查，清楚了解实际的听力情况，验配师会根据具体的听力损失程度和类型，结合个人听力需求，进行科学验配适合的助听器，达到满意的助听效果。
❺ 【解密站内个性化推荐之二】个性化推荐背后的逻辑什么
围绕商品的站内个性化推荐 ，根本点是围绕用户在购物生命周期内不同阶段做个性化推荐 根据互联网时代的AISAS用户行为模式，用户依次会经历注意到——感兴趣——搜索——购物行为——分享这五个阶段，推荐也是在这五个阶段进行的。这五个阶段背后又有细分的用户行为。 第一阶段：注意到 这个过程中，我们需要让用户看到我们的产品，因此在用户浏览首页、超市页、列表页、产品详情页的过程中，就要不遗余力的推荐用户去看我们的商品。 但当用户看到该商品之后，我们需要根据不同的情况作引导区分： 情况一：针对不满意当前商品的用户引导。这部分用户由于价格、库存、促销等因素，对当前商品不满意，通常情况下会产生退出。此时，我们需要针对用户浏览轨迹，做商品浏览引导。因此就会出现“浏览了该商品的用户还浏览了”的个性化推荐。 情况二：针对满意当前商品的用户引导。引导的是让用户下单，但在下单过程中，用户可能会存在犹豫，通常情况下他会对当前的产品不肯定，因此利用群集效应的个性化推荐栏“浏览了该商品的用户最终购买了”就出现了，为了增加集群效应，我们还会用百分比的形式增加消费氛围。 如右图为浏览了华为U500后的站内个性化推荐形式： 第二阶段：感兴趣 这个阶段，通常我们以激发客户兴趣为主，主要推荐的商品一方面是用户个体浏览过的商品，另一方是根据用户群体浏览行为后最大概率的商品浏览做推荐。如左图一是针对浏览过商品的直接提醒推荐： 通常情况下，直接基于用户的行为商品做推荐，是效果非常好的方法，如京东针对关注商品的价格提醒，如左图二时针对关注商品的价格提醒推荐： 第三阶段：搜索 站内搜索是用户获取信息的重要手段，并且使用搜索的用户转化率高于全站平均转化率，因此针对搜索的个性化推荐非常有效。 针对搜索的推荐，首先要辨别用户搜索词，对于错拼词和误拼词的提示、对拼音的转化、对无效字符的过滤、去除干扰信息并做分词是主要过程，这个过程中，对字符的处理是关键字。（这也是网络这些以搜索引擎为主业务的根本） 其次是用户在查看搜索结果时的互动。通常情况下用户会在搜索结果页使用筛选信息，因此制定针对无结果时的数据推荐规则是关键，包括推荐的同一或跨品牌、子品类、父品类的规则。 第四阶段：购物行动 购物行动分为三部分，一是用户将商品加入购物车，二是用户提交订单，三是用户完成购物之后。 第一部分用户将商品加入购物车。用户将商品加入购物车真的是为了购物嘛？当然不是，有的人想把购物车作为购物篮，目的是为了本次购买的暂时储存，另外有些人想作为日后购买的暂存只用；有的人想在购物车里面做商品数据罗列和对比；有的人虽然加入购物但还在犹豫不决；有的人虽然加入购物车也想购买，但兜里没钱。。。非常多的情况，我们这里做推荐想要实现什么目的？1.让用户继续本次购买，2.不仅完成本次购买，还要增加本次购买的商品件数，即做关联销售。 有了这个逻辑，我们知道，针对用户本次的购物车商品，用户可能会购买本商品或有替代性的产品购买，因此针对购物车内商品类似的推荐是必要的；另外，针对购物车内商品的关联销售商品的推荐也是必要的。因此，会出现“您可能还需要以下商品”、“购物了该商品的用户还购买了”的推荐。 第二部分用户提交订单。到这部分，用户已经完成订单，我们还是要再做一次努力，这次努力的方向是，在确定用户最终购买产品的前提下，进一步做搭配和关联商品推荐，增加用户购买商品次数和购买商品量。如果网站功能强大，同一个客户短时间内的两次下单，还可以合并成一个订单以减少运营成本。因此，这里会出现“购买了该商品的用户还购买了” 第三部分用户完成购物之后。这个环节是在用户已经提交订单，并且完成整个购物流程。推荐的目的是让用户产生复购，而产生复购的条件是针对用户购买行为的精准推送。 另外，围绕商品的用户行为还包括商品评论、商品晒单、咨询、降价通知、关注等，这些原理相同，都是根据用户对某商品的特殊关注点进行精准个性化推荐。 不是的，我们研究发现，其实用户浏览行为和最终购物行为存在差异性，即用户浏览的并不是最终用户购买的，以价格为例： 我们发现用户在不同的品类上，网站关注价格与实际成交价格具有差异性，并且这种差异性在不同品类上表现不同。有的品类网站关注价格会高于成交价格，有的品类网站关注价格会低于成交价格。 对于用户这种口是心非的行为，如果我们只是一味的按照用户实际浏览数据做个性化推荐，效果必然要打折扣，解决方法是不管在做哪方面推荐，用户的全部行为数据都要计入推荐权重中，购买的购买数据的推荐权重一定要更大。做分析和做推荐的根本是围绕有成交用户的数据，让没有成交的用户沿着有成交用户的轨迹形成转化。
❻ 个性化推荐系统的基本框架
个性化推荐系统的基本框架如下：
参考国内最具代表性的百分点推荐系统框架来讲，个性化推荐系统的推荐引擎在个性化算法的框架基础之上，还引入场景引擎、规则引擎和展示引擎，形成全新的百分点推荐引擎的技术框架，系统通过综合并利用用户的兴趣偏好、属性，商品的属性、内容、分类，以及用户之间的社交关系等等，挖掘用户的喜好和需求，主动向用户推荐其感兴趣或者需要的商品。
基于云计算的个性化推荐平台。消除数据孤岛，建立基于用户全网兴趣偏好轨迹的精准云计算分析模型，打通用户在多个网站的兴趣偏好，形成成用户行为偏好大数据中心。
多种智能算法库。基于多维度的数据挖掘、统计分析，进行算法模型的建立和调优。综合利用基于内容、基于用户行为和基于社交关系网络的多种算法，为用户推荐其喜欢的商品、服务或内容。
电子商务推荐系统的主要算法有：
（1） 基于关联规则的推荐算法（Association Rule-based Recommendation）
（2） 基于内容的推荐算法 (Content-based Recommendation)
内容过滤主要采用自然语言处理、人工智能、概率统计和机器学习等技术进行过滤。
通过相关特征的属性来定义项目或对象,系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣,依据用户资料与待预测项目的匹配程度进行推荐，努力向客户推荐与其以前喜欢的产品相似的产品。如新闻组过滤系统News Weeder。
基于内容过滤的系统其优点是简单、有效。尤其对于推荐系统常见的冷启动（Cold Start）问题，Content-based方法能够比较好的进行解决。因为该算法不依赖于大量用户的点击日志，只需要使用待推荐对象（item）本身的属性、类目、关键词等特征，因此该方法在待推荐对象数量庞大、变化迅速、积累点击数稀少等应用场景下有较好的效果。但该方法的缺点是对推荐物的描述能力有限，过分细化，推荐结果往往局限与原对象相似的类别中，无法为客户发现新的感兴趣的资源,只能发现和客户已有兴趣相似的资源。这种方法通常被限制在容易分析内容的商品的推荐，而对于一些较难提取出内容的商品，如音乐CD、电影等就不能产生满意的推荐效果。
（3） 协同过滤推荐算法 （Collaborative Filtering Recommendation）
协同过滤是在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。
与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:
1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;
2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤;
3）推荐的新颖性。 正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。
协同过滤推荐算法，可进一步细分为基于用户的协同过滤（user-based collaborative filtering）和基于物品的协同过滤（item-based collaborative filtering）。
基于用户的协同过滤的基本思想是：根据所有用户对物品或者信息的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，在一般的应用中是采用计算“K- 邻居”的算法；然后，基于这 K 个邻居的历史偏好信息，为当前用户进行物品的推荐。
基于物品的协同过滤的基本原理也类似，该方法根据用户和物品直接历史点击或购买记录，来计算物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好的物品信息，将挖掘到的类似的物品推荐给用户
基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤各自有其适用场景。总的来看，协同过滤方法的缺点是:
1）稀疏性问题：如果用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确;
2）可扩展性问题：随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;
3）冷启动问题：如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐。
4）长尾问题：对微小市场的推荐。
因此，现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。
❼ 个性化推荐平台是怎么样的具有什么优势呢
个性化推荐不但是一个业务驱动的系统，而且也是一个技术和知识驱动的系统。虎鱼的个性化推荐系统是行内的领先者。望采纳！！！