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人工智能设计师之推荐系统

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  • 更新时间: 2018-09-09 13:56:43
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  • 插件情况: 无插件,请放心使用
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软件介绍

  互联网聚合了丰富的信息,给用户提供更多选择的同时,带来了信息的泛滥,这意味着用户必须为筛选信息付出更大的成本。个性化推荐技术能够帮助用户把最感兴趣的内容直接呈现在用户面前。

  传统的个性化推荐,推荐结果都是系统里预存的结果,人工智能设计师的加入,可以达到实时生成个性化的Banner,相当于有个设计师专门24小时根据用户喜好画图(生成banner)。

  Banner个性化推荐(简称),解决的是根据用户的喜好或者浏览行为,推荐合适的内容数据;合适的内容数据输入智能Banner系统中,生成美观的图片;最后送达用户。减去了中间美工的工作,可以做到实时、更灵活的个性化推荐。

  只要是个互联网产品,都会有图文类的banner推送需求,尤其是强烈依赖图片展示的产品,如电商亚马逊:

  个性化推荐,核心是推荐系统,比如在电商网站,用户看到的“商品推荐”;在搜索引擎,根据你的输入会提示相关的关键词或者内容;今日头条的新闻内容;知乎推荐的问答内容等等。个性化推荐基本成为了一个互联网产品的标配。

  更何况推荐系统,还可以帮助产品提升页面访问量与产品印象,帮助用户节省精力,最终提升用户体验。

  个性化推荐系统大致可分为三个层级,以电商推荐场景为例,第一个是用户曾经购买过什么,就给用户推荐类似的商品;第二层是用户有可能需要并且也适合用户的其他商品;第三层,是能够根据用户的性格、兴趣等用户画像标签,为用户推荐从来没有想过但确确实实会喜欢的商品,给用户带来意想不到的惊喜。

  数据清理的过程可以独立进行,也有可能与数据收集同时进行,这一步主要是把收集到各种来源、杂乱无章的数据进行字段提取,得到结构化的数据。

  有些特征可能无法直接从数据清理得到或者数据缺失,比如用户消费水平,用户性别等,可以通过已收集到的特征进行机器学习和预测。

  用户画像数据准备好后,需要准备好物品或者内容的数据,然后训练推荐系统模型,训练好模型后,部署成为后端的服务,以供客户端调用,每次调用后,个性化推荐系统输出的结果可以包含:

  开箱即用的NodeJS库,可以选基于协同过滤推荐的Likely.js,快速进行实验,详细可以查阅:

  通过“映射”的方法,把人映射成一个向量,把物品也映射成一个同维度同意义的向量,通过神经网络建模,形成的推荐系统。

  如word2vec通过语料训练把词变成一个数百维的向量,向量的每一维没有明确的物理意义,作为深度学习的输入数据。

  在第一步中,获取到用户喜好的物品或者内容,颜色,设计风格等内容后,经过人工智能设计师的智能匹配,匹配到合适的图片素材、设计风格模版,系统将自动输出合成上千张Banner,并按照设计效果从高到低依次排列。

  基于“双十一”的大量banner设计需求,如果是通过美工手工设计制作,得耗费多少劳动力成本,而通过机器来实现banner的自动生成,1秒生成8000张,1名设计师一年也不见得可以画8000张banner图。

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