Recommend HQ 簡介

Recommend HQ 是一個機器學習服務，開發者可以容易地使用 Recommend HQ 來建置產品內的各種推薦功能，Recommend HQ 所使用的機器學習模型在KK集團的產品，如：KKBOX, KKTV, KKTIX, KKBook, KKKids, OurSong, UTAPASS，中使用並有著亮眼的表現。

Recommend HQ 適用眾多常見的應用場景，例如但不限於：對使用者推薦商品、推薦關聯商品、個人化推播、個人化內容排序、追加銷售推薦等應用。

開發者不需要任何機器學習的背景知識與經驗，即可將推薦模型與產品功能整合，為使用者創造價值，只需要簡單的幾個步驟：

• 創建資料集並匯入資料 (Dataset)。
• 建立專案與設定演算法 (Project and Algorithm)。
• 訓練與部署模型 (Train and Deploy)。
• 呼叫API或使用批次模式取得推薦結果 (Recommendation)。

Recommend HQ 亦有著高度的彈性與客製化功能，例如：

• 上下架商品、商品資料與使用者資料的快速反應。
• 豐富的資料集管理功能，符合個資法規可隨時刪除任一使用者的所有事件紀錄。
• 最新且持續改進的機器學習演算法，可依應用需求選擇不同的演算法，並持續增加中。
• 除基本型別之外，支援客製化的資料型別與領域知識的特徵工程 (Feature Engineering)。
• 資料漏缺不是問題，自動化資料補齊功能 (Missing Value Imputation)。
• 超參數 (Hyperparameter) 自動調整，亦可由開發者指定。
• 自由設定離線評測 (Offline Evaluation) 條件，比較多個模型。