電視貓啟動“哆啦A夢”計劃 優化固有個性化推薦系統
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導讀：隨著互聯網社會化網絡的哆啦A夢快速發展，信息量過載一直問題嚴峻，電視動計一方面用戶面很難找到真正感興趣的貓啟長沙外圍美女（電話微信199-7144-9724）提供頂級外圍，空姐，網紅，明星，車模等優質資源，可滿足你的一切要求內容，另一方面內容提供商也很難把優質的劃優化固內容精準推送。有效的性化系統推薦系統被認為是解決這些問題最有效的方法。
電視貓專注家庭大屏娛樂，推薦以科技創新為基因的哆啦A夢互聯網電視媒體平臺，深耕數據研究，電視動計經過6年的貓啟沉淀累積，已自建大數據計算與存儲平臺，劃優化固能支撐所有基于大數據平臺上的性化系統數據分析和推薦算法。目前電視貓的推薦推薦系統是OTT端最全面的，推薦形態最多的哆啦A夢系統，產品的電視動計各個模塊都有智能推薦的身影，目前包括首頁個性化推薦、貓啟長沙外圍美女（電話微信199-7144-9724）提供頂級外圍，空姐，網紅，明星，車模等優質資源，可滿足你的一切要求興趣推薦、興趣播單、猜你喜歡、相似影片、電影的退出推薦、短視頻的退出和連播推薦等產品形態。
電視貓的大數據團隊已構建了一套從ETL到推薦模型構建、模型訓練、模型部署上線、模型離線評估、模型AB測試、模型在線指標的評估體系來完善推薦系統的業務閉環。并不斷創新，將word2vec和深度學習引入電視貓推薦系統各個算法模塊，搭建了一套流式推薦引擎，可以基于用戶的實時興趣變化，為用戶實時調整推薦內容。目前效果十分顯著，每天完成近1500萬條精準推薦。
然而，科技永遠在不停的創新，技術也在不斷的迭代，電視貓為了給用戶提供更好的播放體驗，減少找片時間，為用戶推薦更精準的內容，電視貓團隊在具備了完善的推薦系統、技術體系和產品體系基礎上，更進一步的提出了“哆啦A夢”計劃。眾所周知“哆啦A夢”有個無所不能的功能口袋，能解決一切遇到的難題。電視貓啟動“哆啦A夢”計劃，意在更好的為用戶解決選擇難題，提供更為優質的推薦內容。
“哆啦A夢”對原本的推薦算法做了抽象，實現模塊化，像積木拼接起來，每個數據交互的數據格式已經定義好，從而大幅度提升開發人員的工作效率；迅速優化推薦算法，更好的排查算法錯誤；與底層計算平臺解耦合大大降低，未來還能優化成通用解決方案，開放給第三方使用；節省計算資源，提升大數據集群的資源利用效率；同時降低了熟悉和學習的成本，對新員工了解熟悉算法平臺大有幫助。
電視貓始終堅持技術創新為改變行業的第一生產力，通過自身強大的推薦系統，根據不同用戶的喜好為每位用戶提供“千人千面”的個性化內容推薦服務。“哆啦A夢”計劃的啟動，還在不斷地精進，不僅滿足了用戶的需求，更帶領整個行業的推薦產品形態進入了更優的人工智能時代。
電視貓專注家庭大屏娛樂，推薦以科技創新為基因的哆啦A夢互聯網電視媒體平臺，深耕數據研究，電視動計經過6年的貓啟沉淀累積，已自建大數據計算與存儲平臺，劃優化固能支撐所有基于大數據平臺上的性化系統數據分析和推薦算法。目前電視貓的推薦推薦系統是OTT端最全面的，推薦形態最多的哆啦A夢系統，產品的電視動計各個模塊都有智能推薦的身影，目前包括首頁個性化推薦、貓啟長沙外圍美女（電話微信199-7144-9724）提供頂級外圍，空姐，網紅，明星，車模等優質資源，可滿足你的一切要求興趣推薦、興趣播單、猜你喜歡、相似影片、電影的退出推薦、短視頻的退出和連播推薦等產品形態。
電視貓的大數據團隊已構建了一套從ETL到推薦模型構建、模型訓練、模型部署上線、模型離線評估、模型AB測試、模型在線指標的評估體系來完善推薦系統的業務閉環。并不斷創新，將word2vec和深度學習引入電視貓推薦系統各個算法模塊，搭建了一套流式推薦引擎，可以基于用戶的實時興趣變化，為用戶實時調整推薦內容。目前效果十分顯著，每天完成近1500萬條精準推薦。
然而，科技永遠在不停的創新，技術也在不斷的迭代，電視貓為了給用戶提供更好的播放體驗，減少找片時間，為用戶推薦更精準的內容，電視貓團隊在具備了完善的推薦系統、技術體系和產品體系基礎上，更進一步的提出了“哆啦A夢”計劃。眾所周知“哆啦A夢”有個無所不能的功能口袋，能解決一切遇到的難題。電視貓啟動“哆啦A夢”計劃，意在更好的為用戶解決選擇難題，提供更為優質的推薦內容。
“哆啦A夢”對原本的推薦算法做了抽象，實現模塊化，像積木拼接起來，每個數據交互的數據格式已經定義好，從而大幅度提升開發人員的工作效率；迅速優化推薦算法，更好的排查算法錯誤；與底層計算平臺解耦合大大降低，未來還能優化成通用解決方案，開放給第三方使用；節省計算資源，提升大數據集群的資源利用效率；同時降低了熟悉和學習的成本，對新員工了解熟悉算法平臺大有幫助。
電視貓始終堅持技術創新為改變行業的第一生產力，通過自身強大的推薦系統，根據不同用戶的喜好為每位用戶提供“千人千面”的個性化內容推薦服務。“哆啦A夢”計劃的啟動，還在不斷地精進，不僅滿足了用戶的需求，更帶領整個行業的推薦產品形態進入了更優的人工智能時代。