阿里取得信息推薦方法專利
阿里取得信息推薦方法專利
阿里巴巴集團控股有限公司最近成功申請了一項名為“信息推薦方法、系統(tǒng)及設(shè)備”的專利。這項專利的申請日期為2020年1月,并已由國家知識產(chǎn)權(quán)局授權(quán),公告號為CN 113139122 B。這一專利的獲得,標(biāo)志著阿里巴巴在信息推薦技術(shù)領(lǐng)域取得了重要的突破,并可能對其未來的業(yè)務(wù)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。該專利描述了一種信息推薦方法,通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)、興趣偏好以及社交關(guān)系,為用戶提供更加精準(zhǔn)的內(nèi)容匹配。與傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)相比,阿里巴巴的這一方法不僅依賴于用戶的歷史行為,還引入了更多維度的數(shù)據(jù)分析,如社交網(wǎng)絡(luò)、實時行為以及上下文信息,從而更動態(tài)地調(diào)整推薦內(nèi)容。例如,在購物場景中,系統(tǒng)可以根據(jù)用戶之前的購買記錄、朋友近期的購買動態(tài)以及比價信息,為用戶推薦更加個性化和實時的商品。
導(dǎo)讀阿里巴巴集團控股有限公司最近成功申請了一項名為“信息推薦方法、系統(tǒng)及設(shè)備”的專利。這項專利的申請日期為2020年1月,并已由國家知識產(chǎn)權(quán)局授權(quán),公告號為CN 113139122 B。這一專利的獲得,標(biāo)志著阿里巴巴在信息推薦技術(shù)領(lǐng)域取得了重要的突破,并可能對其未來的業(yè)務(wù)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。該專利描述了一種信息推薦方法,通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)、興趣偏好以及社交關(guān)系,為用戶提供更加精準(zhǔn)的內(nèi)容匹配。與傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)相比,阿里巴巴的這一方法不僅依賴于用戶的歷史行為,還引入了更多維度的數(shù)據(jù)分析,如社交網(wǎng)絡(luò)、實時行為以及上下文信息,從而更動態(tài)地調(diào)整推薦內(nèi)容。例如,在購物場景中,系統(tǒng)可以根據(jù)用戶之前的購買記錄、朋友近期的購買動態(tài)以及比價信息,為用戶推薦更加個性化和實時的商品。
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阿里巴巴確實取得了信息推薦方法的專利。阿里巴巴集團控股有限公司最近成功申請了一項名為“信息推薦方法、系統(tǒng)及設(shè)備”的專利。這項專利的申請日期為2020年1月,并已由國家知識產(chǎn)權(quán)局授權(quán),公告號為CN 113139122 B。這一專利的獲得,標(biāo)志著阿里巴巴在信息推薦技術(shù)領(lǐng)域取得了重要的突破,并可能對其未來的業(yè)務(wù)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。該專利描述了一種信息推薦方法,通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)、興趣偏好以及社交關(guān)系,為用戶提供更加精準(zhǔn)的內(nèi)容匹配。與傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)相比,阿里巴巴的這一方法不僅依賴于用戶的歷史行為,還引入了更多維度的數(shù)據(jù)分析,如社交網(wǎng)絡(luò)、實時行為以及上下文信息,從而更動態(tài)地調(diào)整推薦內(nèi)容。例如,在購物場景中,系統(tǒng)可以根據(jù)用戶之前的購買記錄、朋友近期的購買動態(tài)以及比價信息,為用戶推薦更加個性化和實時的商品。這一技術(shù)的推出將對我們的信息獲取方式產(chǎn)生重大影響。在社交媒體、視頻平臺等多個領(lǐng)域,用戶將能夠體驗到更加智能和精準(zhǔn)的推薦服務(wù)。同時,對于商家而言,這也意味著能夠更有效地觸達(dá)目標(biāo)客戶,提高營銷效率和用戶滿意度。總的來說,阿里巴巴的這一專利不僅展示了其在信息推薦技術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新能力,也為未來的信息處理和服務(wù)提供了更多可能性。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用,我們有理由期待更加智能、高效和個性化的信息推薦服務(wù)的出現(xiàn)。
阿里取得信息推薦方法專利
阿里巴巴集團控股有限公司最近成功申請了一項名為“信息推薦方法、系統(tǒng)及設(shè)備”的專利。這項專利的申請日期為2020年1月,并已由國家知識產(chǎn)權(quán)局授權(quán),公告號為CN 113139122 B。這一專利的獲得,標(biāo)志著阿里巴巴在信息推薦技術(shù)領(lǐng)域取得了重要的突破,并可能對其未來的業(yè)務(wù)發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。該專利描述了一種信息推薦方法,通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)、興趣偏好以及社交關(guān)系,為用戶提供更加精準(zhǔn)的內(nèi)容匹配。與傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)相比,阿里巴巴的這一方法不僅依賴于用戶的歷史行為,還引入了更多維度的數(shù)據(jù)分析,如社交網(wǎng)絡(luò)、實時行為以及上下文信息,從而更動態(tài)地調(diào)整推薦內(nèi)容。例如,在購物場景中,系統(tǒng)可以根據(jù)用戶之前的購買記錄、朋友近期的購買動態(tài)以及比價信息,為用戶推薦更加個性化和實時的商品。
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