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工業技術研究院

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技術名稱: 智慧推薦技術

技術簡介

「兩階段複合式推薦技術」,於「批次分析階段」:根據實際應用資料特性,運用多維偏好特徵統計、關聯分析、矩陣分解、內容關聯等技術建構探勘模型,每日遞增更新;於「線上偵察階段」:則依據使用者線上瀏覽行為洞析偏好需求,動態調整推薦清單,不但考量使用者本身長期偏好、商品關聯性,更考量使用者線上即時需求。 技術融入領域相關知識並經過調整後更可延伸至許多跨領域應用,如多媒體推薦、線上廣告推薦、CRM或決策支援相關之資訊服務等應用。 此技術應用已實際導入以下產業: 一、電子商務平台 融合多元分析方法與線上使用情境偵測之兩階段複合式推薦技術,針對千萬規模使用者,百萬商品規模之大型電子商務平台2秒內提供即時適性化推薦。 二、線上音樂推薦 利用異質性資料如用戶側寫、播放紀錄與喜好回饋、音樂中介資料、音樂內涵式特徵等與多重演算法結合計算,建立音樂個人化推薦與音樂曲風/情境分類器。以使用者舒適圈為基底,從個人喜好走向群體熱門,再以音樂內涵本質進一步打開使用者聆聽廣度。 三、多媒體影片推薦 相似於音樂推薦技術,主要差異在於影片推薦利用影片描述進行相似影片計算。除考量巨量資料平台分析技術外,同時兼具即時個人化推薦運算,可達成線上影音串流服務提供個人化推薦的SLA,應用於市場上線上影音串流服務。

Abstract

This two-stage composite recommendation technology integrated multiple analytic methods and online usage context detector. In addition, A/B Testing mechanism has been established to simultaneously compare and test a variety of recommended algorithms performance through streaming technology based on optimizing the effectiveness of the recommendation technology.

技術規格

推薦技術已達服務化水準,含多租戶設計,於平台可直接介接使用。 系統包含Data Ingestion、Batch modeling、Nearline storage、Recommendation API、Evaluation、A/B Testing、Management Console等模組,可承載之使用者數與商品數依系統規格與回應時間而定,可彈性擴充。參考規格:100個使用者同時上線操作時,90%的查詢作業,平均回應時間不超過2秒 (API伺服器規格2個vCPU,7.5GB記憶體,兩台)。 影音推薦技術可承載500萬以上影音內容與80萬以上用戶;音樂推薦技術,可支援130種以上音樂曲風分類與20種以上音樂情境分類。

Technical Specification

n/a

技術特色

融合多元分析方法與線上使用情境偵測之兩階段複合式推薦技術,引入運用A/B testing客觀確認方法優劣。 對應廠商資料與需求調整之系統開發與推薦邏輯優化,將有利於推薦方法與推薦成果的提升。

應用範圍

.可應用於各型電子商務網站、Web 2.0內容網站、數位內容市集等基於客戶對商品喜好之相關推薦應用。 .線上音樂串流服務供應商、線上影片串流服務供應商。

接受技術者具備基礎建議(設備)

.Google Cloud Platform環境,或可支援Hadoop 運算之運算叢集。 .Spark Cluster、impala。

接受技術者具備基礎建議(專業)

具備Big Data平台運作能力與銜接推薦系統與前端UI系統之能力;且接受技術者需有spark開發經驗,並熟悉Python與SQL Language。

技術分類 智慧商務技術及服務

聯絡資訊

聯絡人:李莉俁 執行長室

電話:+886-3-5916119 或 Email:villian.lee@itri.org.tw

客服專線:+886-800-45-8899

傳真:+886-3-5910257

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