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1百分點

百分點也稱百分位數,與百分等級的計算方法不同。百分等級是計算低於某測驗分數的人數百分比,而百分點則是計算處於某一百分比例的人對應的測驗分數是多少。
例如:我們要挑選得分高的20%的受測者,我們就必須求出相當於80百分等級的測驗分數。在分數量表上,相對與某一百分等級的分數點就叫百分點或百分位數。
在實際應用中,我們一般既可以由原始分數計算百分等級,又可以由百分等級確定原始分數。通過這樣的雙向方式編製的原始分數與百分等級對照表,就是百分位常模。
(詳細可查閱「百分等級」、「百分位常模」)
我們有時還會看到像「-2.5%」這樣的百分數。例如,中國2005年的甘蔗產量比2004年提高-2.5%,表示2005年的甘蔗產量實際比2004年下降了2.5%。這種結果也叫做負增長。

2基本信息

百分點是指不同時期以百分數的形式表示的相對指標(如:速度、指數、構成等)的變動幅度。例如:中國國內生產總值中,第一產業占的比重由1992年的23.8%下降到1993年的21.2%。從上述資料中,我們可以說:國內生產總值中,第一產業占的比重,1993年比1992年下降2.6個百分點即就是23.8-21.2=-2.6,但不能說下降2.6%。1個百分點=1%,所以提高一個百分點就是+1%,下降一個百分點就是-1%。

3百分點推薦引擎

產品特點
個性化的推薦規則
百分點推薦引擎規則系統以用戶行為、商品屬性以及場景信息為基礎,以單個用戶為最小單位,結合客戶網站的KPI,為客戶提供適合的推薦規則;同時,也可根據客戶需求,創建其所需的推薦規則,讓推薦結果更符合客戶網站運營情況,提升網站營銷性能。
用戶偏好實時建模
場景引擎根據用戶的行為變化,即時學慣用戶的行為,獲取用戶即時的需求偏好,並根據用戶當前的意圖,推薦用戶所需要的商品。
多樣的展現形式
根據客戶網站頁面的特點,自定義推薦欄展現形式。通過展示引擎,在數據個性化的基礎上實現推薦欄展現形式的千人千面。
個性化解決方案
百分點推薦引擎利用群體智慧和行業規則進行推薦的同時,還可針對每個客戶網站的特點制定個性化解決方案。
技術優勢
全新推薦引擎框架
百分點推薦引擎在個性化演算法的框架基礎之上,首次引入場景引擎、規則引擎和展示引擎,形成一個全新的推薦引擎的技術框架,系統通過綜合併利用用戶的興趣偏好、屬性,商品的屬性、內容、分類,以及用戶之間的社交關係等等,挖掘用戶的喜好和需求,主動向用戶推薦其感興趣或者需要的商品。
基於雲計算的個性化推薦平台
消除數據孤島,建立基於用戶全網興趣偏好軌跡的精準雲計算分析模型,打通用戶在多個網站的興趣偏好,形成用戶行為偏好大數據中心。
多種智能演算法庫
基於多維度的數據挖掘、統計分析,進行演算法模型的建立和調優。綜合利用基於內容、基於用戶行為和基於社交關係網路的多種演算法,為用戶推薦其喜歡的商品、服務或內容。
高併發、實時響應
高效的伺服器集群系統採用負載均衡技術,以保證多點併發時系統的實時響應,確保個性化推薦引擎在高峰時段也可以以極快的速度給出建議。
高可靠性的伺服器集群
三個遍布全球的冗餘數據中心保證系統的高可靠性,確保個性化引擎能在任何時間給出最準確的建議。統一集群監控框架實時監控數據中心的伺服器集群,自動預知可能存在的風險並及時進行遷移,保證業務的正常運行並確保數據安全。
BRE技術優勢

  BRE技術優勢

產品模塊

個性化商品/內容推薦欄
個性化商品/內容推薦欄是百分點推薦引擎的基礎產品模塊,推薦欄是以用戶的行為數據為基礎,通過對用戶場景的判斷,尋找最為符合用戶行為的推薦規則,通過智能演算法將信息與用戶進行匹配,為用戶展示貼合偏好的商品或內容數據,為用戶提供最佳的站內瀏覽體驗。
個性化EDM
個性化EDM是百分點推薦引擎的系列產品之一,個性化EDM通過研究和分析消費者在互聯網全網上行為和內容,主動發現消費者當前或潛在偏好、興趣和需求的模式,並將消費者感興趣的商品或服務通過個性化的EMAIL推薦給消費者,從而拉動EMAIL營銷的開信率、點擊率、有效率、轉化率,為企業創造更大的客戶價值。
個性化推薦控制及分析平台
個性化推薦控制及分析平台,客戶可根據自身的KPI及推薦效果及時調整推薦欄位情況,針對運營情況對個別產品、品牌、類別、頁面類型進行調整,同時平台的分析系統可為您給出個性化推薦效果評估報告。
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