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BpClientCase(id=37, title=北京米连科技有限公司, thumbnail=https://channel-static-resource-online.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/bp-admin/sr-DSZH5YV3XCNVUCC8.png, status=1, sort=1, tagList=[BpClientTag(id=1, name=互联网, status=1, sort=1)], extensionList=[BpClientCaseExtension(id=2088, title=客户简介, description=

伊对是北京米连科技有限公司旗下品牌,公司成立于2015年,是国家高新技术企业和北京中关村高新技术企业。 2019年,公司营收已近10亿元人民币。2020年,公司完成B轮融资,资方包括:小米、云九资本、人民网文化产业基金、顺为资本、光源资本、蓝驰创投、XVC创投。 伊对App专注于移动端的交友和相亲,将视频、直播和线上红娘创造性地融合在一起,开辟了视频恋爱社区的独立赛道,为单身人群提供了全新的社交体验。目前注册用户已达1亿,活跃红娘4万多人,每月撮合线上相亲活动约1000万场。 找对象,上伊对!更真实的恋爱社区,遇到你心动的TA!

, sort=5, simpleDescription=伊对是北京米连科技有限公司旗下品牌,公司成立于2015年,是国家高新技术企业和北京中关村高新技术企业。 2019年,公司营收已近10亿元人民币。2020年,公司完成B轮融资,资方包括:小米、云九资本、人民网文化产业基金、顺为资本、光源资本、蓝驰创投、XVC创投。 伊对App专注于移动端的交友和相亲,将视频、直播和线上红娘创造性地融合在一起,开辟了视频恋爱社区的独立赛道,为单身人群提供了全新的社交体验。目前注册用户已达1亿,活跃红娘4万多人,每月撮合线上相亲活动约1000万场。 找对象,上伊对!更真实的恋爱社区,遇到你心动的TA!), BpClientCaseExtension(id=2087, title=客户需求, description=

1、随着用户规模的不断扩大,需要用智能AI算法来给用户推荐最合适的恋爱交友对象,同时,不希望使用AI算法后,运维成本有明显的提升。

2、数据分散,需要做统一的管理和统一的运维。

, sort=4, simpleDescription=1、随着用户规模的不断扩大,需要用智能AI算法来给用户推荐最合适的恋爱交友对象,同时,不希望使用AI算法后,运维成本有明显的提升。2、数据分散,需要做统一的管理和统一的运维。), BpClientCaseExtension(id=2086, title=客户价值, description=

1、PAI平台覆盖推荐系统的整个链条,易于管理和使用,并包含主流推荐算法,大大减少开发和运维工作量。

2、利用Dataworks做统一的数据管理和数据开发,方便管理和使用数据,提升开发效率。

3、提升运营能力,用算法驱动运营。

, sort=3, simpleDescription=1、PAI平台覆盖推荐系统的整个链条,易于管理和使用,并包含主流推荐算法,大大减少开发和运维工作量。2、利用Dataworks做统一的数据管理和数据开发,方便管理和使用数据,提升开发效率。3、提升运营能力,用算法驱动运营。), BpClientCaseExtension(id=2085, title=客户之声, description=

伊对是北京米连科技有限公司旗下品牌,伊对App专注于移动端线上恋爱交友,将视频、直播和线上红娘创造性地融入该领域,开辟了视频恋爱社区的独立赛道,为单身人群提供了全新的社交体验。截至2020年底,伊对注册用户已达1亿,活跃红娘4万多人,每月撮合线上相亲活动约1000万场。

随着用户规模的不断扩大,我们开始考虑用智能AI算法来给用户推荐最适合的恋爱交友对象,经过和阿里云团队的通力合作,最终决定采用以PAI平台来实现推荐业务,系统部署后,用户上麦率明显增长,并且大大降低了我们的运维成本。本次业务部署参考了《PAI平台实现推荐业务的最佳实践》,为我们初期熟悉阿里云系统环境提供了很大帮助。

目前推荐业务运行稳定,效果不断提升。 PAI是阿里云比较成熟的机器学习平台,它能够覆盖推荐系统的整个链条——从前端用户行为的埋点收集、行为加工、数据分析等基础工作,到用户画像的构建、在线学习训练以及推荐服务中召回、过滤及综合排序,至最终将推荐结果展示给用户。可以说PAI的这一套整体运用大大方便和提升了:初创公司以及对推荐业务不太成熟的企业之推荐业务迅速落地效率。

PAI在推荐场景的算法服务,可以说基本囊括业内主流的推荐算法,像协同过滤、ALS的矩阵分解、LR逻辑回归、FM、 LDA自然语言文本处理分类算法,还涉及到人工的运营策略等都考虑得非常充分。其推荐服务使用多路召回,将各种独立召回算法模型结果,使用像LR、GBDT、FM等综合排序最终融合在一起。所以说PAI是非常成熟的一个机器学习平台,也能大大加快推荐业务使用效率。

除了PAI平台,还有一些基础业务BI报表使用DataWorks,其明显优势主要体现在:MaxCompute计算性能比Hive和Impala都有了大幅度的提高,其成本方面也降低了50%;其Streamsql简化了Flink的开发;Hologres本身相当于是Hbase+Druid,业务功能上类似于Redis,但比Redis更加廉价,更加方便运用。这些都是它的一些实际应用的优点所在。

接下来我们也会投入更多人力研究使用PAI和Dataworks,更多的和我们实际业务结合。

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推荐业务负责人 王成光

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最佳实践助力伊对提升推荐业务使用效率

客户之声

客户简介

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客户需求

1、随着用户规模的不断扩大,需要用智能AI算法来给用户推荐最合适的恋爱交友对象,同时,不希望使用AI算法后,运维成本有明显的提升。

2、数据分散,需要做统一的管理和统一的运维。

客户价值

1、PAI平台覆盖推荐系统的整个链条,易于管理和使用,并包含主流推荐算法,大大减少开发和运维工作量。

2、利用Dataworks做统一的数据管理和数据开发,方便管理和使用数据,提升开发效率。

3、提升运营能力,用算法驱动运营。

客户之声

伊对是北京米连科技有限公司旗下品牌,伊对App专注于移动端线上恋爱交友,将视频、直播和线上红娘创造性地融入该领域,开辟了视频恋爱社区的独立赛道,为单身人群提供了全新的社交体验。截至2020年底,伊对注册用户已达1亿,活跃红娘4万多人,每月撮合线上相亲活动约1000万场。

随着用户规模的不断扩大,我们开始考虑用智能AI算法来给用户推荐最适合的恋爱交友对象,经过和阿里云团队的通力合作,最终决定采用以PAI平台来实现推荐业务,系统部署后,用户上麦率明显增长,并且大大降低了我们的运维成本。本次业务部署参考了《PAI平台实现推荐业务的最佳实践》,为我们初期熟悉阿里云系统环境提供了很大帮助。

目前推荐业务运行稳定,效果不断提升。 PAI是阿里云比较成熟的机器学习平台,它能够覆盖推荐系统的整个链条——从前端用户行为的埋点收集、行为加工、数据分析等基础工作,到用户画像的构建、在线学习训练以及推荐服务中召回、过滤及综合排序,至最终将推荐结果展示给用户。可以说PAI的这一套整体运用大大方便和提升了:初创公司以及对推荐业务不太成熟的企业之推荐业务迅速落地效率。

PAI在推荐场景的算法服务,可以说基本囊括业内主流的推荐算法,像协同过滤、ALS的矩阵分解、LR逻辑回归、FM、 LDA自然语言文本处理分类算法,还涉及到人工的运营策略等都考虑得非常充分。其推荐服务使用多路召回,将各种独立召回算法模型结果,使用像LR、GBDT、FM等综合排序最终融合在一起。所以说PAI是非常成熟的一个机器学习平台,也能大大加快推荐业务使用效率。

除了PAI平台,还有一些基础业务BI报表使用DataWorks,其明显优势主要体现在:MaxCompute计算性能比Hive和Impala都有了大幅度的提高,其成本方面也降低了50%;其Streamsql简化了Flink的开发;Hologres本身相当于是Hbase+Druid,业务功能上类似于Redis,但比Redis更加廉价,更加方便运用。这些都是它的一些实际应用的优点所在。

接下来我们也会投入更多人力研究使用PAI和Dataworks,更多的和我们实际业务结合。

解说人

推荐业务负责人 王成光

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