该案例旨在解决针对数字经济时代产业发展的新机遇，围绕“HDICT数智生活+”计划，通过打造“数智化产品”、“数智化能力”、“数智化服务”，形成信息化服务的整体解决方案，满足用户对健康、娱乐等个性化信息需求。通过研发央企自主可控的智能推荐平台，基于人工智能与大数据的深度融合，帮助企业更有效地将产品推荐给潜在消费者。为解决数字技术发展成熟度不同、传统领域数据来源分散且质量差、数据整合工作量大、触点类型丰富且限制多、业务流程复杂和受众角色差异大等问题，本案例构建了一站式智能推荐平台，为H端、B端、C端提供定制化服务。该平台采用实时用户识别、在线模型更新等AI技术实现“千人千面”的个性化推荐，支持精细化运营，助力客户业务收入和用户满意度指标提升，目前已实现大屏1.39亿以上用户个性化推荐服务，能力调用量平均1.5亿次/日，依托多用户、多兴趣、多省份、多场景条件，为各省提供推荐大模型能力，实现内容跨省对齐机制，有效支撑高价值内容高效推荐。该平台具有改造复杂度低、业务需求耦合度低、推广使用性强、效果突出等特点，成果显著。通过构建一站式智能推荐平台，本案例实现了对不同终端和不同用户的需求进行深度分析和精准匹配，提高了推荐的精准度和用户满意度。同时，该平台还支持多种触点类型和业务流程，能够满足不同行业和不同场景的需求，具有广泛的应用前景和市场价值。

本产品由推荐引擎、服务框架、画像能力、运营平台四部分组成，利用AI+大数据技术，从算法、架构、数据、运营四方面探索创新方案，提供高效、丰富、动态可配置的端到端推荐服务，良好匹配了我公司业务“规模拓展快速、分省需求灵活”的特点，实现了推荐能力赋能业务指标持续提升的闭环，服务耗时小于50ms，适配11个场景，对用户体验、使用粘性和业务收入等多项指标带来普遍提升。

采用大规模分布式机器学习架构，研发集成学习、深度学习、知识图谱等40多种业界领先算法，覆盖智能推荐全流程，为业务指标和用户体验提升奠定坚实的AI算法基础。研发三模式数据驱动模型，确保推荐结果同时兼顾用户长期、短期、实时兴趣。首创“召回、过滤、粗排、排序、策略”五阶段推荐框架，同时满足推荐结果的精准性和丰富度，并利用策略生态确保多项指标提升。在服务内容精准推荐的同时，智能推荐引擎通过算法能力原子化改造，提供个性化匹配、素材排序、智能决策等能力，服务于内容辅助运营和用户细分运营。

平台针对智能推荐数据量大、实时性要求高的特点，引入Trino分布式查询引擎，支持多数据源混合计算和即时数据查询，采用DolphinScheduler处理每天4000多项复杂任务，构建ODS、DWD、DWS、DIM等多层数仓体系。通过优化服务架构，合理配置调用链路，优化中间件，调整配置参数，将服务性能缩短至50ms。通过持续集成DevOps，Metrics等可观测性平台和微服务治理等手段提高资源使用率和并发支撑，满足10000QPS，99.99%的服务高可用。利用服务配置中心和服务注册中心的集中管理和动态更新特征，实现一键部署、多省复用、快速上线的能力。

图1: 九天智能推荐平台总体方案

九天智能推荐平台已在江苏、浙江、江西等29家省公司移动高清业务，以及中移网大、星火党建等课程知识领域实现规模化落地，覆盖首页核心推荐位，及垂直频道、搜索和直播等重要流量入口，服务超1.39亿家庭和50万个人用户，月调用量50亿次以上。

该产品应用成效显著，实现了内容单点付费、频道包、融合包等产品订购转化率显著提升。2021年，助力浙江公司大屏点播内容人工编排效率提升315倍，每日曝光内容量提升10倍以上；大屏点播用户点击率提升160%，曝光用户人均有效播放时长提升355%，有效播放用户数提升211%。2020年至今，助力江西公司实现大屏点播点击率提升39.12%，订购牵引率提升54.5%。

该产品对内容编排工作具有明显的降本增效效应。为江苏公司提供内容智能推荐、AI海报生成工具等赋能手段，将每天人工编排耗时从64小时缩短至60分钟，平均每月可节省人工192人月，按1万元/人月成本计算，每年可节省人工成本2304万元。2021年，平均每月为浙江公司节省人工编屏人力约21人月，按1.5万元/人月成本计算，当年节省人工成本189万元。通过智能推荐降低江西公司人员投入，按江西公司平均人工单价约730元/人天，每月节约127人天，累计节约人员投入达120.52万元。2022年，九天数字内容推荐能力已实现降本为332.92万元。