稚久|智能推荐系统：市场现状及趋势，机器学习返回的结果你满意么？( 三 ) 摘要：在过去几年中

1. 智能推荐的业务价值
智能推荐的业务价值
准确的广告和产品推荐人工智能支持的营销将变得更加智能：它将读取消费者的思想和需求，并与他们互动。过去，无论广告创意多么伟大，消费者总是旁观者。人工智能和大数据的存在可以准确捕捉消费者对近期搜索心理活动的期望，并准确判断消费者需要的信息基于其心理活动。因为每个人看到不同的效果，消费者觉得广告是为他量身定做的。这是精确的营销。
通过这种方法，公司可以提高转化率，并取得良好的销售效果。
增强用户体验在电子商务领域，推荐的价值在于挖掘用户的潜在购买需求，缩短用户与产品之间的距离，改善用户的购物体验。
从产生购买意向到购买决策的整个过程，最终订购，推荐的产品可以帮助用户在购物环节的任何节点做出一定程度的决策。
通过快速了解用户意图并提供动态客户体验，帮助您提高参与度和转化率。
支持更多增值服务 services阿里巴巴等互联网公司通过提供大量的金融数据挖掘和分析服务，为传统金融业难以为之投资的小型贷款业务创造了新的增长点。
智能推荐的价值如下图：
智能推荐的价值
业务模型当前状态和趋势越来越多的公司提供相关服务云计算行业越来越成熟。大公司已经发展了业务，成为利润的来源。
它是该业务的第三大增长极，包括亚马逊的 AWS、微软的 Azure、阿里云和腾讯云。经过近十年的发展，云计算基础设施已相对健全，未来将在SAAS服务和2B行业应用中大力开发。
初创公司只需使用云平台提供的各种SAAS服务，轻松构建推荐系统的每个模块，从而大大降低了推荐系统的进入门槛。除了提供此类服务的云计算公司外， 2B 的初创公司也在此领域设有业务，如 PAAS 或 SAAS 。
例如：Amazon 个性化（2B 平台）使用机器学习算法创建质量建议，根据特定用户需求、偏好和不断变化的行为实时提高客户参与度。这些算法还可以解决常见的复杂问题，例如为新用户或没有历史数据的新产品创建建议。其操作原理如下图。它加载数据，分析它，再通过机器学习模块，回复与建议。使用它的API可以很容易地构建自己的智能推荐系统。
智能推荐操作原理
推荐的方案与交互模式会发生变化物联网、通信技术和硬件技术的发展扩大了推荐系统的应用场景，将应用于更多领域，包括家庭场景、车载场景、虚拟现实场景等。在这些新方案中，推荐的与人交互的方式将发生很大变化，语音交互和手势交互成为可能。
1. Home 场景
1. 车载交互的场景
1. VR视觉现实场景
真正的个性化推荐当前的推荐算法部署在云中，每个人都共享推荐算法系统。