큰 데이터의 시대에 맞춤된 인터넷 서비스의 솔루션

개인화는 비즈니스의 미래

현대 사회는 상업 사회, 산업화는 대량 생산의 문제를 해결 하 고 상거래의 번영을 촉진. 사회의 지속적인 개발, 상품은 되 고 더 다양, 공중의 다양 한 요구를 충족 시키기 위하여. 받아 예를 들어, 처음만 크기 차이, 텔레비전 나중 브랜드 모델을 선택할 수 있습니다. 9 월 27 일, 11 일까지 Haier와 사용자 지정 TV 활동의 온라인 출시에 고양이, 사용자가 텔레비전 크기, 프레임, 선명도, 에너지 소비, 색상, 인터페이스 및 기타 특성, 전에 텔레비전 생산에서 수 하 고 제조 업체 생산 및 고객의 가정에 배달을 구성 하는 다음. 이러한 맞춤된 서비스는 널리 환영, 그리고 텔레비전 세트의 10000 세트 2 일 이내에 강탈 되어 있다. 비슷한 사용자 지정 서비스 고객에 어 컨디셔너, 의류, 등등에서 인기가 있습니다. 이 예제는 개인된 요구를 만족 하 고 가구를 사용 하 여 더 만족 스러운 제품, 따라서 비즈니스 운영의 효율성을 개선 하기 위해 디자인, 생산, 운송, 및 판매 주기를 단축 하 여-비즈니스의 미래를 증명 하고있다.

큰 데이터는 개인 설정에 대 한 기초

맞춤형된 비즈니스 모델을 달성 하기 위해 충분 한 데이터 기초 이다. 비키니 제조 업체는 그들의 제품에는 해변이 나 해안 도시에 시장 알아요. 사람이 신장과 내 몽골에서 남자 그들의 자신의 여성 비키니 구매 사랑을 기대할 수? 데이터에 숨겨진 같은 "이심 전 심이 규칙"와 "맥주와 기저귀"의 고전적인 이야기 처럼 빛을 볼을 파고 될 필요가. 그리고 "빅 데이터" 전통적인 데이터 마이닝 보다 더. 많은 양의 데이터, 데이터와 데이터 사이의 잠재적인 상관 관계의 많은 종류는 큰 데이터 마이닝의 필수 구성 요소. 전체 인터넷 사용자 및 모든 상품 자체는 충분히 큰 데이터 공간, 플러스 공간, 시간, 날씨 및 다른 잠재적인 관련된 요인, 각 사용자의 기본 설정을 알고 싶어요, 데이터 필요한 금액은 거 대 한. 데이터가 많을 수록 더 정확한 사용자의 이해.

인터넷 대형 데이터 처리의 기술적 도전

인터넷에 큰 데이터 처리는 도전, 그리고 첫 번째 큰 데이터 처리 하는 기능입니다. 그것은 충분 한 계산 리소스 소비 데이터 생성 하는 데이터의 속도 속도 유지 하는 필요가 있다. 이 기초에, 계산 프레임 워크, 효율적이 고 안정적인 프로그래밍 및 정확한 알고리즘의 선형 확장은 대규모 데이터 처리의 핵심 기능.

두 번째 도전은 적시성입니다. 인터넷에서 사용자의 작업을 하려면 다음 작업을 수행 하기 전에 사용자에 게 효과적인 응답에 이러한 의도 인식 하는 시간에만 그 의도 암시 하 계속 하 고 궁극적으로 사용자에 게 편의가지고. 같은 적시 시스템의 계산 프레임 워크 데이터 흐름의 형태에서 작동할 수 있어야 합니다. 결국, 시스템 실시간 션트 부하와 실시간 오류 허용 한계의 측면에서 전통적인 일괄 데이터 처리에서 다른 기술 체계를 채택 한다.

더 큰 범위에 맞춤된 요구 사항을 충족 하기 위해 충분히 강력한 사용자 지정 기능이 있어야 합니다. 한편으로, 비록 개별 사용자의 사용자 지정 요구 사항을 작은, 수도 있지만 사용자의 수는 거 대 한, 사용자 지정 요구 사항은 매우 다른, 아니 몇 엔지니어 문제를 완전히 해결할 수 있을 것입니다. 간단한 작업으로 작은 요구를 충족 수 있도록 사용자에 게 데이터베이스 SQL 언어, 많은 자유를 줄 필요가 있다. 이 기능은 데이터 저장, 운영, 쿼리, 디스플레이 및 다른 측면을 사용자 지정 하는 반영 됩니다.

Aliyun 솔루션-클라우드 추천

큰 데이터 컴퓨팅 및 스토리지 기능, 수집 또는 실시간 컴퓨팅 및 알고리즘 기술; 개인된 문제를 다루는 인지 웹 마 스 터와 개발자를 위해 쉽게 되지 않습니다 신속 하 게 문제를 해결 하기 위해. Aliyun 하려고 클라우드 서비스를 통해 개인화 서비스의 임계값을 줄이기 위해 더 많은 웹 마 스 터와 개발자 저렴 한 비용에 그들의 개인 맞춤된 서비스를 즐길 수 있도록 합니다. 클라우드 추천 (http://tui.cnzz.com/)는 전형 이다.

웹사이트 음식 메뉴에 도입 하는 경우이 사용자가 "차 나무 버섯 닭고기 수프", 일부 관련 요리법, 다음 사용자가 사이트, 더 많은 콘텐츠에 대 한 액세스에에서 더 많은 시간을 유지 하도록 할 수 있습니다 당신이 추천할 수 있는 경우를 찾습니다. 사실, 권장된 알고리즘에 관심이 있는 사용자를 수가 있습니다.

사용자 액세스 로그에서 L 후 50% 사용자가 "혈액 혜택 제나라 블랙 치킨 수프"를 보러 갈 것 이다 메뉴에 대 한 사용자 액세스에 찾을 수 있습니다, 그리고이 현상 그것의 이유, 5 월 뒤에 좋은 추천을가지고 있어야 합니다.

이후 사용자는 조리법의 "닭고기 수프" 카테고리 보고 하 고 있다, 그것은 권장 "버섯 치킨 수프." 같은 다른 인기 있는 "닭고기 수프" 조리법의 사이트가 될 수 있습니다.

• 사용자의 방문 기록의 지난 역사를 분석 하 여, 그것은 찾을 수 있습니다 더 많은 사용자가 다른 사용자에 게 경향 보다는 느린 수프를 끓인 다, 그것은 유사한 "끓인 닭 수프" 조리법을 추천 하 적절 해야.

"닭고기 수프"를 기준으로 L, "양고기 수프"는 또한 수프의 대중적인 유형, 사용자 먹을 수 닭고기 수프 맛을 변경 하 고 싶은의 피곤.

그러나, 이러한 권고를 위해 전통적인 접근 많은 수동 작업 편집 필요. 순간 수 없습니다, 그것은 효과 보장 하기 어렵습니다. 수동 편집 하는 것은 더 이러한 알고리즘 좋은 진짜 소통량에 충분 한 결과가 발생할 수 있습니다 권장 여부 확인 어렵다입니다. 정확한 추천 모델, 알고리즘 자체의 전반적인 효과 및 결과 각 사용자에 대 한 정확한 추천 모델을 찾을 수 있도록 포괄적으로 평가 해야 하는 다양 한 알고리즘 제안에 대 한 사용자의 기본 설정. 마지막으로 사용자 맞춤된 서비스 "천 사람이 천 국수" 권장된 부스를 즐길 수 있게.

클라우드 추천 서비스를 사용 하 여 사이트 개발자만 "1000001234", 클라우드 추천 사이트 (http://tui.cnzz.com/) 등 10-비트 응용 프로그램 ID를 등록할 수 있습니다. 개인화 된 추천 시스템에서 생성 된 자바 스크립트를 포함 하 여 결과 얻을 수 있습니다 (아래 사진) 웹 페이지 코드에서 (예를 들어 위의) 코드. 이 과정은 보통 1 분에 완료 됩니다. 다음은 클라우드 시스템에. 그것은 예 크롤링 및 사이트의 심층 분석을 시작 합니다: 페이지의 실제 콘텐츠를 식별 하 고 페이지 제목, 사진, 등 추천된 자료로 추출. 시스템도 계속 자동으로 모델을 조정 하 고 무게는 표시에 따라 권장된 알고리즘의 효과 클릭 합니다.

권장 관리 인터페이스 클라우드에서 사이트 개발자는 권장된 위치 크기, 권장된 항목, URL 범위, 프레 젠 테이 션, 및 다른 매개 변수 수를 정의할 수 있습니다. 사이트 소유자는 권장된 부스 클릭 하 고 적절 한 조정 효과 개선 하기 위해 권장된 위치 매개 변수를 볼 수도 있습니다.

또한 주류 사이트 WordPress, discuz 도구에 대 한 추천 서비스를 클라우드!, Dedecms 및 다른 플러그인 제공 지원. 개발자 운영 하며 사이트 도구 관리 인터페이스에서 구름에서 권장 하는 다양 한 기능을 관리할 수 있습니다 플러그인을 설치한 후 클라우드 추천 웹사이트 (http://tui.cnzz.com/)를 참조 하십시오.

배경 통계에 따르면 클라우드 추천의 전체 흐름을 사용 하도록 웹 사이트 10%로 증가 됩니다. 이러한 맞춤된 서비스 게 사람들이 돈 입금 은행 관심을 얻을 수 있습니다 같은 큰 데이터 매력의 표시 이다. 대용량 데이터 시대에 맞춤된 서비스 데이터 및 누적 사용자 수의 지속적인 축적, 10% 이상 가져올 수 있다고 믿는 트래픽을 이러한 놀라운 업그레이드!