实时预测用户对物品偏好 阿里云推荐引擎帮助你更好的提升业务
现实中有很多企业或创业者，不晓得如何用数据来更好的运营自己的产品或网站，而阿里云推荐引擎（Recommendation Engine）的出现，则很好的解决了这个问题。
阿里云推荐引擎是一款用于实时预测用户对物品偏好的数据工具，能够帮助客户面对众多物品信息时发现令用户感兴趣的物品。
这是怎么做到的？我们来看看它的原理。
推荐系统一般包括展现子系统、日志子系统和算法子系统三个部分，三者互为一体。
“展现”部分不仅要负担展现，还是数据采集的窗口，用户在展现系统的所有行为通过日志录入，采集到的数据经过算法子系统的计算，可以得到用户的偏好或者个性化兴趣，然后回过头来指导“展现”部分怎样做的更聚焦。
阿里云推荐引擎（RecEng）是推荐系统的一部分，主要实现的是算法子系统，需要和其他子系统配合工作。它让企业快速搭建自己的个性化推荐系统，支持企业定制个性化推荐算法，助力企业实现商业目标。
因此，它可以应用在以下地方：
- 电商网站/APP的商品推荐
- 视频网站的视频推荐
- 音乐网站的音乐/听书音频推荐
- 新闻网站的新闻推荐
- 小说网站的小说推荐
- 教育行业的学生个性化试卷
- 社交网站的好友推荐
- 招聘网站的工作推荐/人才推荐等等
上面的有点过于技术，大家可能比较茫然，我们来推荐引擎优势有哪些：
- 不会算法也能做优化！推荐引擎的推荐算法流程白盒化，即便是不懂算法的业务人员也可以参与配置。
- 算法开放！支持企业融入自己的算法，进行效果调优。
- 接入简单、快速！可快速实现APP/网站个性化功能，节省90%的程序量。
- 数据安全！客户的数据由客户自己管理。
基于这么多优势，所以有很多企业或创业者在实际应用中选择了阿里云推荐引擎。效果也确实很显著。比如说好看锁屏，在使用推荐引擎之后，每日浏览效果提升37.5％、主动订阅提升30％、主动浏览内容也提升了23％-33％。
同样获得提升的也还有大麦网，大麦网在使用推荐引擎后，不仅推荐位点击UV占全部UV达到20％，推荐转化率也提高了4％；与此同时，每日滚动更新推荐项目达1800以上，累计推荐位点击量达6亿以上，而更重要的是，大麦网效率也从900人天提升到30人天。
相关资料：
推荐引擎深度介绍：
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推荐引擎官网：
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推荐引擎产品论坛：
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技术加油站：
1. 使用推荐引擎需要准备的三件事：
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2. 【视频】我是数据开发者：我如何使用推荐引擎？
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3. 从无到有，如何21天搭建一个推荐系统：
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