案例介绍
公司为海外广告代理商，国内厂商在facebook平台发布广告，需选择facebook提供的用户受众的兴趣词，不同兴趣词，面向不同的受众群体，兴趣词对广告的投放效果起重要作用。
项目基于推荐系统和人工智能算法模型，智能生成向广告发布商推荐用户受众的兴趣词。
项目采用召回，精选，优选三个模块。
召回模块基于相似度海选相似广告。
精选模块采用神经网络二分类模型，对海选兴趣词进行精选过滤。
优选模块基于兴趣词对广告投放效果的影响，基于performance推荐优质兴趣词。
项目部署采用flask，相似度加速采用tensorflow张量运算，通过预加载缓存技术提升响应速度。
独立一个人负责完成整个项目。从数据清洗，数据处理，召回模型，精选模型，优选模型的建模调优，项目优化，项目上线部署的全过程。
项目目前还在最后的上线部署过程，暂时无法提供产品截图。
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