4大要点，手把手教你搭建自主可控的工具型推荐引擎

随着移动互联网的快速发展，我们进入了信息爆炸时代。如何帮助用户从海量信息中找到关注或者感兴趣的内容，成为很多产品在设计之初考虑的重要问题。推荐功能也成为了各种产品设计的标配。

构建推荐系统通常有两种方式：一是利用Saas系统，通过调用第三方接口的方式获取个性化推荐结果；二是通过组建自有的推荐技术团队，对个性化推荐进行自主研发。

为了企业实现对推荐系统的灵活应用，达观数据个性化推荐团队总结多年在推荐领域的服务经验，从“简洁易用、部署便捷、策略可控、支持场景化管理”四个方面进行全面升级优化，推出了可私有化部署的推荐解决方案——达观智能推荐系统。

达观智能推荐系统能够同时兼具运营简单便捷和技术调优迅速功能于一体，尽最大可能为企业提供省心高效的个性化推荐服务。通过Saas推荐服务和智能推荐系统协同配合，既满足了推荐服务接入的简易性，又可以通过私有化部署实现算法团队的工作灵活性。

4大设计理念，满足企业核心需求

1

界面简洁，功能易用

对“深度学习”的了解不深入，是否能打造推荐产品呢？没有专业的推荐技术团队，可以掌控推荐产品吗？如果存在这么一款工具型推荐产品，支持数据管理、策略调整、用户画像等功能的全平台化操作，且设计简洁易用，不管是运营人员还是技术人员都能够快速上手，将是推荐产品打造者的一大福音。

2

部署轻便，效果显著

如何在尽可能短的时间内完成一个推荐系统的搭建与部署，并且实现优秀的推荐效果，是很多希望将智能推荐嵌入产品中的产品经理们都会思考的问题。面对自身所处的行业，什么样的解决方案才是最贴合自己业务需求的，常常令人困惑。一款能够将不同行业智能推荐解决方案嵌入其中且部署轻便的推荐系统，绝对可以使得智能推荐行业参与者眼前一亮。

3

策略可控，配置自主

一劳永逸在日新月异的互联网行业中永远不会真正地存在。面对不断变换的推荐需求以及偶尔调整的业务逻辑，自主配置新策略上线以及测试推荐效果就显得尤为重要。自主可控的推荐系统的存在，支持用户随时根据自身业务需求调整推荐策略，将赋予智能推荐以更多的行业个性化及策略调整灵活性。

4

细化场景，针对性优化

一款产品的复杂性往往源自于产品场景、结构及功能的多样性。对于产品运营者而言，针对不同细化场景优化推荐策略并统计推荐效果，就成为了其制定针对性运营策略实现有效转化至关重要的一环。因此，一个明晰且包容的推荐管理后台的存在就显得非常必要了。一个推荐管理后台，兼具包容性和独立性，场景之间相互独立，优化效果或数据监控可细化到每个场景，对于推荐产品运营者而言将会是如遇甘霖。

6大核心功能，推荐策略灵活自主

达观数据智能推荐系统分为场景配置、数据上报、策略配置、推荐调试、性能监控、用户运营、账户设置等7大模块，集合了查询、配置、数据导出等功能，直观清晰地实现了智能推荐从初步部署到功能维护整个流程的需求，是技术人员和运营人员的一站式平台。

1

场景配置

用户可以针对不同推荐栏位（pc首页、app频道页...）创建场景。在“场景配置”模块，用户点击“新增场景”按钮，填写“场景类型”、“推荐类型（个性化、相关和热门）”、“描述”、“创建者”后创建场景，对于创建好的场景，支持“编辑”和“删除”。

2

数据上报

用户将产品数据、用户数据、行为数据通过api接口上报给达观后，“数据上报”模块会实时进行展示，用户可在此模块对数据进行检索、编辑和查看。“产品/行为数据统计”可对日常上报数据数量及不同类型的数据进行统计。

3

推荐策略配置

数据上报完成后，就可以进行推荐黑名单、固定展示项等基础配置。除此之外，达观智能推荐系统支持创建策略-配置算法策略-加入业务规则-策略效果统计等全流程配置。

在“策略包管理”模块，用户可配置一次推荐结果中，使用的算法及其召回占比，同时支持不同算法召回结果的排序权重，除了算法策略外，系统还预设了多样性、时效性配置和补足策略使用。

在“上线方案”模块，用户可上线在“策略包管理”模块配置的算法，配置上线用户流量。

在“效果统计”模块，用户可随时查看点击率、人均点击等指标，第一时间了解策略上线后效果，同时支持不同场景数据对比。

4

推荐调试

“推荐调试”模块可用于体验推荐效果、排查问题和测试等，在这里，可以看到用户历史推荐和操作日志，同时可以模拟用户进行点击。

例如技术人员上线了“一次推荐结果中，必须推荐娱乐类别的资讯”策略，想知道该策略是否已生效，就可以在“个性化推荐调试”模块输入相关参数后提交，即可看到本次推荐结果和历史推荐列表，查看这些产品的详细信息，即可判断是否推荐了娱乐类别的产品。

5

性能监控

在“系统状态”模块，用户可以从天级和小时级两个维度查看推荐引擎的调用次数，同时，可以查看系统的响应时间分布，及时发现并解决问题。

6

用户运营

在“用户运营”模块，用户可以从更深的维度进行数据挖掘及统计分析。该模块支持限定不同参数生成用户及产品画像，帮助运营人员挖掘用户之间、产品之间、用户与产品之间的联系，实现用户研究、用户预测和精准营销。

匠心打磨，聚焦推荐服务4大优势

达观智能推荐系统经过4年时间打磨，旨在打造一款为企业带来高收益，为用户带来个性化体验的可视化推荐管理系统。

1

行业经验丰富

达观数据在资讯、视频、电商、直播、阅读等行业，都有很多成功的案例，沉淀下来了独有的行业推荐解决方案，可以直击行业推荐的痛点，帮助带来业务上的提升。

2

算法配置功能丰富

除了提供达观自研的多个行业策略包，也支持加入客户自营的策略，进行融合排序。同时支持多种规则的可视化配置，比如时效性、多样性等。

3

丰富的管理后台

提供最为详尽的推荐数据统计分析后台，客户可以随时掌握推荐指标，对比推荐效果数据，同时提供自主化的推荐算法配置功能。

4

k8s部署快速稳定

达观特有的“三级火箭（离线-进线-在线）”架构设计，在保证服务高可用的同时，提高推荐的灵敏性和准确性。微服务架构设计，基于k8s两周完成部署，支持二次开发。

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