端-端高质量个性化推荐服务
智能推荐（Artificial Intelligence Recommendation，简称AIRec）基于阿里巴巴领先的大数据和人工智能技术，结合在电商、内容、新闻、视频直播和社交等多个行业领域的积累，为全球企业及开发者提供个性化推荐服务。
智能推荐能够帮助您快速建立用户与物品、内容的关联，通过算法策略实现高效触达。
实时推荐体验
秒级行为捕捉分析能力，推荐接口毫秒级时延，支持超过1000QPS并发，最新推荐内容刷新即可见
行业定制算法
提供行业定制的推荐算法模板，以及针对推荐场景做业务定制的选品、投放策略，行业典型的算法原子模型
冷启动效果好
在上线初期无历史行为数据积累的情况下，智能推荐也可以基于行业模板结合行为正向、负向实时反馈的能力，快速提升用户在推荐板块的个性化体验
智能推荐应用场景
电商平台个性化推荐
个性化推荐已逐渐成为电商平台必备的产品功能与GMV提升的动力引擎。
通常该场景下：不同终端消费者具备差异化的长、短期购物兴趣、购物习惯，希望在线“逛商城”的过程中找到心仪的商品集合、发现惊喜的意外收获，也希望在明确选购商品时得以“货比三家”。
智能推荐即可应用在典型-“逛起来”的猜你喜欢场景与“货比三家”的相关推荐场景，提供千人千面的推荐服务。
PGC/UGC内容社区个性化推荐
在海量的内容池中，快速而精准地分发终端用户所期待的内容也是智能推荐的用武之地。
通常该场景下：每天都将生产大量的内容，终端用户在阅读内容、获取知识的同时，以点赞、收藏、转发、评论等多种形式表达对内容的喜欢/深层理解的碰撞，以及踩、不喜欢等负向的反馈。
智能推荐系统的应用，将紧密结合用户兴趣大幅提升推荐的分发效率，促进终端用户的站内活跃度提升。
新闻资讯个性化推荐
随着互联网的发展，各大新闻资讯平台已开始探索高效的信息分发、用户粘性培养的转型之路。而如何在新闻迅速更替的条件下，精准分发、传递信息是个性化推荐的典型应用场景。
通常该场景下：每天存在大量新闻的上下架，实时更新的热点变化。这就需要推荐系统具备快速识别、新闻推广潜力的能力，并精准分发到兴趣人群之中，让终端用户享受贴心、独享的信息服务，大幅提升阅读效率。
智能推荐优势
简单易上手
无需考虑流处理、运维、管控等问题，平台一站式解决。实例创建到服务可用仅需小时级。
提供一站式功能服务
提供从数据对接期、测试期、Debug期到效果观察期、稳定使用期的一系列辅助功能，无需额外开发。
行业场景深度定制
阿里巴巴集团内多行业和多场景的长期深耕，深度贴合不同行业下用户业务诉求。根据业务特点提供差异化行业模型与策略。
个性化体验一步到位
源自淘宝首页猜你喜欢算法升级与行业适配，搭建服务即获取优质用户体验，获取实时推荐能力。
性能效果优异
模型与架构多次经历阿里巴巴双十一考验，在高并发、行为密集条件下依然具备效果与性能双保障。
初始效果优异
行业模板定期迭代，保证接入的初始效果与用户体验。对比自研算法预计提升20%-100%。
扩展灵活
多年业务经验积累，配备多样功能，让灵活的运营逻辑与推荐算法高效结合。开放平台能力，可进行快速的业务定制。
安全可靠
用户级数据隔离，敏感信息加密；服务性能稳定可靠，请求延迟保证毫秒级别。
智能推荐服务架构
结合离线、实时数据训练模型，根据用户长期、短期兴趣建模并结合业务策略打造用户个性化体验。
如何开启智能推荐
1
准备数据
请您根据行业的数据规范，准备业务数据、物品数据以及行为数据作为启动模型训练的基础。
2
设计推荐页面
请您根据业务需求设计好推荐页面，以及页面中可被推荐的物品规则，用户体验规则。
3
搭建推荐场景
请按需开通实例，根据推荐页面设计搭建推荐场景，并进行离线、实时数据上报。
4
小流量测试
请进行小流量测试，从用户体验、指标数据等维度初步判断推荐效果。
5
业务定制与上线
请结合用户体验需求，设置运营策略，推广用户流量，将推荐服务发布至线上。
