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简介：图数据库 GDB 提供智能搜寻举荐一站式服务，基于达摩院的智能搜寻举荐算法和常识图谱技术，助力企业疾速过渡冷启动过程，面向业务场景定制化计划，以晋升外围业务指标，实现业务营收增长。
计划架构
计划特点
智能算法解决数据偏差和趣味迁徙挑战通过智能算法解决因为商品曝光、用户的抉择偏差和从众心理等因素造成的数据缺失、数据偏差问题，同时解决因时序变动而使用户趣味发生变化等问题，向用户举荐用户想要的商品。
多种策略召回深度开掘用户偏好基于多种算法策略捕获用户、商品和行为特色，联合元门路和图神经网络算法实现千人千面的个性化举荐，并具备可解释性。
常识图谱助力营销支出增长借助常识图谱技术，精准了解用户和商品之间的交互行为，通过交互行为产生的信息，找到可经营因素，帮忙业务营销支出增长。
凋谢接口反对定制化业务场景需要提供凋谢接口反对企业依据业务场景定制个性化计划，例如设置白名单或黑名单，可用于大型促销等场景。
计划劣势
提供搜寻举荐一站式服务将搜寻和举荐交融提供一站式服务，精准了解用户用意并提供个性化智能举荐，推用户之所想。
交融常识图谱技术和数据积淀使用常识图谱技术，交融阿里电商丰盛策略和数据积淀，提供行业常识驱动、多元场景笼罩的智能服务。
切实晋升外围业务营收指标面向用户业务场景，通过智能算法和策略的赋能，同时反对用户面向一些业务场景的定制化需要，切实晋升营收指标。
可解决问题
优化搜寻匹配成果。
千人千面精准散发和举荐。
新商品和用户疾速冷启动。
反对计划场景化定制。
利用场景
电商、新批发或泛举荐：精准了解用户搜寻用意，个性化千人千面举荐散发，切实晋升 GMV 营收指标。
计划实例
某奢侈品电商将智能搜寻举荐服务接入本人的外围搜寻业务，智能搜寻举荐服务帮忙客户优化搜寻举荐后果，打造出“猜您喜爱”的个性化举荐计划，使该电商的新用户均匀 GMV（Gross Merchandise Volume）晋升 61.88%，均匀点击率晋升 18.44%。
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