专家网推荐算法
项目描述:销售人员通过关键词搜索专家进行匹配，匹配专家数量非常多，人工需要一个一个查看推荐报告，逐一排查造成人工成本大量浪费的问题，基于以上问题进行推荐的算法的制作，根据用户画像、专家信息、专家推荐报告等维度，制作0-1专家网推荐算法的搭建及优化，实现业务的增效、减少人工成本的浪费。项目职责:1、专家网数据清洗、用户画像、行业、专家访谈数据分析、挖掘并制作推荐算法数据集;2、数据存储并向量化存储至向量数据库；3、通过双路（tfidf+向量库检索）排序后在进行reranker模型精排、选取top10；4、项目落地并接入到公司业务系统实现系统推荐。5、通过推荐算法解决了专家网自动推荐、需求推荐、用户推荐业绩:项目落地后,通过后续三个月的测试验证，准确率为98.8%，访谈成功率为93.5%，新增访谈成率上涨10%，需求创建到访谈完成总时长减少50%；
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2024-10-17
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