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    使用Spark、Storm、MR多種計算框架,
    對數據進行高效的學習挖掘,
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    三大核心推薦算法:協同過濾推薦、
    Look alike推薦、興趣圖譜推薦。
    實現人-商品-服務之間的最高效鏈接。

    包含豐富的機器學習算法,
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    生成CTR預估模型和推薦模型。

    囊括9.8億用戶數據

    用戶標簽體系

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    通過規則制定和機器學習推理,
    建立和完善用戶標簽體系。
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    建立統一標識的用戶信息庫,
    可以將同一用戶不同來源的數據識別為同一主體,
    融合用戶碎片信息。

    日匯聚48億條用戶上網行為原始數據,以10萬條/秒的速度進行接收。
    目前已經凝聚而成9.8億用戶行為數據。

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