传统个性化推荐方式有哪些不足？
传统的推荐方法主要包括协同过滤、基于内容的推荐方法和混合推荐方法。随着数字化转型的加速、创新技术的出现，消费者对于内容推荐的要求也越来越高。相较于大规模个性化实时推荐，传统个性化推荐的弊端日益显现：
定期对数据进行分析，对模型进行更新，很难保持实时性，客户体验差；
用户数据不稳定，兴趣和关注内容差别大，很难在短时间内及时响应并推荐合适的内容；
部署学习模型耗费时间长，耗时耗力，企业往往难以负担；
敏感数据的安全性和机密性难以保证，不符合安全合规要求。
哪些行业更需要大规模实时个性化推荐？
大规模实时个性化推荐可以用于任何数字渠道上，为企业提供个性化设计最终用户体验。
零售行业
大规模实时个性化推荐能够根据用户的购物历史记录，提供个性化的主页显示，并在产品详情页推荐用户喜欢的内容，想要查找的新产品、优惠和促销信息等。同时，还能为用户实时设计推送个性化的通知和营销电子邮件。
媒体和娱乐
大规模实时个性化推荐提供视频、音乐、电子书等个性化内容推荐，增加用户对内容的消费。而且能够在媒体和娱乐渠道上，投放个性化的广告内容，增加用户的购买力。
基于机器学习构建大规模实时个性化推荐
完全托管服务
Amazon Personalize 是一项完全托管的服务，可训练、调整和部署自定义的私有机器学习模型，实现大规模实时个性化推荐。它能用各种个性化用例轻松开发应用程序，包括特定产品推荐、个性化搜索结果和定制的直接营销。而且，数据的隐私性和安全性都非常有保障。
高质量的大规模实时个性化推荐
基于用户特定的需求、偏好和不断变化的行为，通过创新的机器学习算法，能够创建更高质量的大规模实时个性化推荐，提高产品、服务、活动等的参与度和转化率。而且对于没有历史数据的新用户这种复杂问题，也能够进行大规模的实时个性化内容推荐。。
轻松构建大规模实时个性化推荐服务
开发人员无需机器学习专业知识，只需要点击几下鼠标，就能使用机器学习 (ML) 技术构建应用程序，提供大规模实时个性化推荐，不用构建、训练和部署复杂的机器学习方案，从而助力开发人员和企业实现降本增效。
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