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基于人工智能的搜索推荐系统分析,以及TensorFlow深度学习等框架介绍

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对搜索历史和用户在互联网上的活动分析,是作为个性化推荐的基础,已经成为电子商务行业和互联网企业的强大营销工具。
 
伴随着人工智能搜索方法,推荐引擎是基于人工智能技术的,并且正在获得发展势头。区别在于它们的工作方法:推荐系统不使用明确的查询,而是分析用户的偏好,推荐可能感兴趣的商品或服务。为了预测某个客户的需求,推荐系统会考虑到以下因素。
 
1)以前浏览过的页面

2)以前购买的物品

3)用户资料(包括年龄、性别、职业、爱好)

4)其他用户的类似资料和他们的互动

5)地域位置

 
因此,推荐引擎是一个过滤系统,它可以对抗信息过载,并根据每个客户的需求提取到点的内容。网上买家和卖家都从人工智能推荐系统中都可以受益。

推荐系统算法
 

优秀的内容推荐系统

 
以下是推荐系统应用的最佳项目列表:
 
视频:
 
    Youtube.com
Netflix.com
 
音频
 
    Music.yandex.ru
    Apple.com/lae/apple-music/
    Spotify.com
 
新闻
 
    Zen.yandex.ru
    Pulse.mail.ru
 

用于改善客户体验的优秀人工智能搜索技术

 
客户满意度是众多零售和服务企业的重要因素。为了吸引和保留尽可能多的客户,大大小小的公司都使用了人工智能解决方案,可以为客户提供所需的信息,帮助他们完成任务或给出建议。看看用于与客户互动的优秀人工智能驱动的搜索技术。
 
 
聊天机器人
 
这些是预先训练好的程序,可以回答一定的问题--常见问题,作为一项规则。有三种类型的聊天机器人。
 
闲聊--专注于信息性的社交聊天
信息性--寻找信息或直接回答用户问题
任务型--帮助用户完成特定任务,如预订或取消机票
 
 
聊天机器人通常基于文本,也可以与视觉和音频内容互动。他们没有很高的语言处理能力,所以他们可能无法对没有经过训练的语句做出反应。这就是为什么他们不能保持长时间的对话。
 
虚拟助理
 
与聊天机器人相比,虚拟助理是更复杂的平台,在人工智能神经网络的基础上工作。由于自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU),它们可以从情况中学习,保持长时间的对话并执行复杂的任务,如比较产品。
 
情境分析
 
网上商店开发的应用程序采用了复杂的基于人工智能的算法,可以考虑到购买历史并根据时间或地点预测用户的需求。
 
例如,一个应用程序在计算出你今天可能会用完这些产品后,自动订购(或推荐你订购)糖或面粉。更重要的是,当你接近咖啡吧的位置时(如果你经常喝咖啡的话),它可以向你发送通知,让你去咖啡吧/订购咖啡。这种做法被称为及时销售,有助于大幅提高销售额,并简化了普通用户许多的日常工作。
 

开发AI、ML、DL解决方案的框架

 
为了成功创建和部署具有智能搜索和人工智能技术的项目,为您的企业服务,开发人员必须选择适当的框架。每个框架都有一定的目的,有自己的特点和功能。
 
微软认知工具包(CNTK)
 
CNTK是一套开源的工具,用于设计和开发各种类型的网络。它通过深度学习帮助处理大量的数据,并为语音、图像和手写识别提供有效的模型训练。CNTK可以作为一个单独的机器学习工具,也可以与Python、C#、C++、Java程序兼容。
 
TensorFlow
 
这是用于语音和图像识别或文本应用程序的最佳开源库之一。该框架由Google开发,用C++和Python编写。它非常适合复杂的项目,例如关于多层神经网络的创建。

 
PyTorch(蟒蛇的故事)
 
这个工具由Facebook创建,主要用于快速有效地训练模型。它有许多现成的训练好的模型和模块化的部分,很容易组合。主要优点是模型创建过程简单而透明。
 
MXNet
 
这个高度可扩展的深度学习框架由Apache创建,被大公司和全球网络服务机构主要用于语音和手写识别、自然语言处理(NLP)和预测。MXNet支持一系列流行语言,包括Python、C++、JavaScript、R、Julia。

MXnet
 
DL4J
 
DL4j是一个主要为Java和Scala编写的商业开源平台。该框架是有关图像识别、自然语言处理、漏洞搜索和文本分析项目的良好选择。DL4J支持各种类型的神经网络,可以处理大量的数据而不降低速度。
 

总结

 
 
人工智能和大数据分析,正在我们的日常生活中生根发芽,产生重大转变。
 
在人工智能算法的帮助下,内容搜索和推荐系统变得越来越像人类。
 
客户满意度随着搜索结果质量的提高而提高。
 
如果你有一个需要实施智能搜索和推荐算法的项目想法,不要犹豫,请联系我们。



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