[发明专利]一种基于人工智能推荐AB报表统计的方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能推荐AB报表统计的方法，包括如下步骤：（1）终端用户向AI人工智能推荐系统请求推荐列表，后端系统向前端返回推荐列表和AB分流策略信息，AB分流策略信息与推荐列表匹配，所述AB分流策略信息为随机预定的一定数量的AB用户；（2）首先前端应用响应并渲染呈现，然后AB用户实施，最后通过数据埋点将AB用户行为数据上报到采集系统；（3）采集系统将用户行为数据提供给数据分析模块，经过数据清洗和分析，形成统一的报表数据；（4）数据报表系统读取报表数据并呈现，提供符合产品需求的多维度的报表统计；（5）运营人员根据报表统计，决策出相对较优的算法进行全网上线；该方法实现了线上快速决策更优的算法。

技术领域

本发明涉及业务算法上线领域，特别涉及一种基于人工智能推荐AB报表统计的方法。

背景技术

随着AI人工智能的发展，AI人工智能推荐相继在相关软件产品中大量的引入，随着带来的问题是按照传统的模式AB分流报表统计变得越来越麻烦，业务算法快速上线，每上线一个新算法，就需要对该算法进行报表统计以及各算法的横向比对，这使得产品维护成本越来越高，基于该种情形下本方法为可以有效地缓解这个问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于人工智能推荐AB报表统计的方法，能在线上快速决策出更优的算法，能节约产品维护成本。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于人工智能推荐AB报表统计的方法，包括如下步骤：

（1）终端用户向AI人工智能推荐系统请求推荐列表，后端系统向前端返回推荐列表和AB分流策略信息，AB分流策略信息与推荐列表匹配，所述AB分流策略信息为随机预定的一定数量的AB用户；

（2）首先前端应用响应并渲染呈现，然后AB用户实施，最后通过数据埋点将AB用户行为数据上报到采集系统；

（3）采集系统将用户行为数据提供给数据分析模块，经过数据清洗和分析，形成统一的报表数据；

（4）数据报表系统读取报表数据并呈现，提供符合产品需求的多维度的报表统计；

（5）运营人员根据报表统计，决策出相对较优的算法进行全网上线。

进一步，多维度包括曝光、点击、订购和播放。

本发明的有益效果是：

本发明的一种基于人工智能推荐AB报表统计的方法，能在线上快速决策出更优的算法，能节约产品维护成本，可支持多套AB算法同时进行线上验证。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：

图1为本发明流程图。

具体实施方式

以下将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。

本发明中的AB只是一个代名词，没有具体的含义。

如图1所示，一种基于人工智能推荐AB报表统计的方法，包括如下步骤：