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1.5 个月内为全球用户打造 AI 推荐系统
Hisense TV 面临在竞争激烈的市场中提升用户体验和推动全球扩张的挑战。为此，他们使用 AWS 技术（包括 Amazon SageMaker 和 AWS Step Functions）在短短 1.5 个月内开发了 AI 驱动的智能推荐系统。这一创新方法显著提高了电视和电影推荐的准确性，带来了更个性化的用户体验。结果，该系统不仅增强了客户参与度，还支持了广告业务的增长，使 Hisense TV 成为以客户为中心的解决方案的领导者。
部署周期
1.5 个月
来源披露
推荐准确性
提升
来源披露
可扩展性
按需弹性扩展
来源披露
01
业务背景
Hisense TV 面临在竞争激烈的市场中提升用户体验和推动全球扩张的挑战。为此，他们使用 AWS 技术（包括 Amazon SageMaker 和 AWS Step Functions）在短短 1.5 个月内开发了 AI 驱动的智能推荐系统。这一创新方法显著提高了电视和电影推荐的准确性，带来了更个性化的用户体验。结果，该系统不仅增强了客户参与度，还支持了广告业务的增长，使 Hisense TV 成为以客户为中心的解决方案的领导者。
02
遇到的问题
Hisense TV 的产品与研发团队发现国内外用户在区域文化、内容偏好和观看习惯上存在显著差异，需要快速为海外用户构建智能推荐系统，但团队缺乏 AI 工程经验且时间紧迫。
03
AI 解决方案
与 AWS 快速原型团队合作，利用 Amazon SageMaker 进行模型训练与部署，AWS Step Functions 构建数据处理工作流，配合 Amazon EFS、Amazon EKS、Amazon S3、Amazon ElastiCache 等服务，搭建端到端智能推荐系统，实现用户画像、内容检索、排序与过滤，提供个性化视频推荐。
04
实施结果
部署周期：1.5 个月
推荐准确性：提升
可扩展性：按需弹性扩展
05
风险与边界
未披露
“Working with the AWS China team helped us strengthen our AI innovation capabilities. AWS’s technical expertise and industry knowledge have been invaluable.”
Michael Zhu · Technical Director at Hisense TV Intelligent Research Institute
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。