神策数据：深入浅出理解神经网络召回模型的优势

神经网络可以进行更复杂的特征组合，挖掘更深层次的关联关系，当试图寻找用户的特性以及其相关行为背后的蛛丝马迹时，神策数据智能推荐的数学化的语言和思路将是优选，这是协同过滤无法完成的任务与无法达到的高度。

第三，根据客户的需求方向，神策数据智能推荐根据数据算法可提供3种优质的排序模型。

在上述3种排序模型当中，后两种为深度学习模型，但这并非意味着越复杂的模型对客户的使用价值就越大。神策数据智能推荐根据客户的方案与需求，以及机器配置和技术能力，围绕对方数据采集、建模、分析、反馈的闭环流程，紧贴客户业务实践，完成排序模型的搭建与使用。

在数据方面，神策数据智能推荐基于神策分析大、全、细、时四个维度采集数据，保证用户数据的全端采集，以及标签体系和用户画像的建立，依托神策分析强大的数据采集与分析功能，从根源上保证数据的准确性与时效性。

在算法方面，神策数据智能推荐拥有丰富的算法建模经验，同时可实时进行数据反馈，并根据算法结果对模型进行有效迭代。并且，强大的多指标分析能力将会从底层开始助力企业核心业务指标的提升。

在安全层面，神策数据智能推荐系统提供私有化部署方案，科学智能的部署方式保证各项用户行为数据的安全可信，同时，神策数据智能推荐遵守互联网大数据中安全的安全规则，为用户数据安全提供保障。

在行业发展层面，神策数据智能推荐系统秉承神策数据一贯的开放性，将开源的“白盒”概念放在人人可近观讨论的桌面之上，相比传统的数据黑盒，开放包容的空杯心态将持续推动推荐系统的优化迭代以及行业的迅速发展。

四、深度学习召回模型下的“冷启动不冷”

在推荐的相关事项当中，冷启动一直是一个逃不开的话题，冷启动之所以难启，中心问题大多集中在新用户并没有任何行为使用痕迹。通常的解决方式比如依靠人口统计学信息，对相关属性的用户进行不同类别的推荐，或是在新用户的初始页面放入各类兴趣按钮，供用户选择。

除此之外，神策数据智能推荐的冷启动围绕“新用户”和“新内容”两方面，进行解决。

在内容层面，以新闻资讯为例，可利用自然语言处理技术去做个性化规划，针对资讯类的文本内容完成个性化推荐。

在用户层面，在客户拥有外部数据的情况下，比如用户申请注册时填写的相关信息等，神策数据智能推荐可将这类信息做深度的整合与关联，挖掘内部相关性，与最终推荐结果进行关联。例如，当外部数据显示该用户手机中装有多款旅行App时，那在进行推荐结果的计算与分析时，可能就会向游记、攻略等内容靠拢。

而当没有外部数据的情况时，根据客户本身的需求，神策数据智能推荐可提供个性化的推荐方案，客户的需求包括但不限于用户类别、用户层级、用户属性占比等。综合考虑平台用户的多样性与大众性，助力企业平台的全景战略规划。

尽管深度学习召回模型的算法模式优势显著，但若想让深度学习充分发挥其该有的万丈光芒，还需在基础数据上做足功夫。

首先，充分保证数据的准确性。神策分析为神策数据智能推荐提供扎实的数据采集与分析能力，立足全局的全埋点为数据的深挖与分析提供良好的保障。“重分析，轻采集”是许多从业者的通病，以偏概全地执着于某种埋点方式，以及杂乱无序的采集方式，都注定会将后期的演进与发展变成虚无缥缈的空中楼阁，即使拥有强有力的技术团队，也无法将深度学习模型的精髓落地于业务实践。

其次，业务需求与深度学习模型的契合对接。深度学习模型与业务需求的完美结合，直接关系到推荐业务对用户实际意义的价值大小，业务需求和数据模型搭建的无缝转译，是数据驱动业务结果的关键环节，更是基于客户的业务客观条件、设备处理能力、资源投入的现实考虑。

最后，良好的技术能力是系统性整合的支撑。常见的推荐模型与分析思路在形式上和初始理念上都拥有极大的共通性，评价在这些共性模式状态下展开的线条是否流畅，很大程度关乎技术人员的实力及问题处理水平，模型是否能表达用户的实际价值，以及是否能真正驱动业务。

（编辑：温州站长网）

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