사용자가 원하는 추천 시스템을 가장 빠르게 연동합니다.
다양한 도메인과 방대한 데이터를 바탕으로 고객이 원하는 자체 알고리즘을 생성합니다.
다양한 도메인과 방대한 데이터를 바탕으로 고객이 원하는 자체 알고리즘을 생성합니다.
AI 기반의 추천으로 더욱 개인화된 고객 가치를 제공하세요. 홈페이지, 제품 세부 정보, 이메일 캠페인 등에 적용할 수 있습니다.
AI 기반의 추천으로 더욱 개인화된 고객 가치를 제공하세요. 홈페이지, 제품 세부 정보, 이메일 캠페인 등에 적용할 수 있습니다.
간단하고 사용자 친화적인 인터페이스를 활용하여 신속하게 인사이트를 도출하고 고도의 데이터 분석 지표를 확인하세요. DS2.ai를 활용하면 더욱 다양한 AI 기술을 활용할 수 있습니다.
DS2 recommender api는 여러 프로그래밍 언어에 대해 간편하게 연동될 수 있도록 RESTful API를 제공합니다.
var client = new ds2recommender.ApiClient('database-id', dbPublicToken);
// Send a view of item 'item_x' by user 'user_42'
client.send( new ds2recommender.AddDetailView('user_42', 'item_x'));
// Get 5 recommended items for user 'user_42'. Recommend only items which haven't expired yet.
client.send( new ds2recommender.RecommendItemsToUser('user_42', 5, {filter: " 'expires' > now()"}),
(err, resp) => {
// Show recommendations
}
);
client = ds2recommenderClient('database-id', secret_token)
# Send a view of item 'item_x' by user 'user_42'. Create user and/or item if it doesn't exist yet.
client.send( AddDetailView('user_42', 'item_x', cascade_create=True ) )
# Get 5 recommended items for user 'user_42'. Recommend only items which haven't expired yet.
recommended = client.send( RecommendItemsToUser('user_42', 5, filter=" 'expires' > now()") )
client = ds2recommenderClient.new('database-id', secret_token)
# Send a view of item 'item_x' by user 'user_42'. Create user and/or item if it doesn't exist yet.
client.send( AddDetailView.new('user_42', 'item_x', 'cascadeCreate' => true) )
# Get 5 recommended items for user 'user_42'. Recommend only items which haven't expired yet.
recommended = client.send( RecommendItemsToUser.new('user_42', 5, 'filter' => " 'expires' > now()") )
ds2recommenderClient client = new ds2recommenderClient("database-id", secretToken);
// Send a view of item "item_x" by user "user_42". Create user and/or item if it doesn't exist yet.
client.send(new AddDetailView("user_42", "item_x").setCascadeCreate(true));
// Get 5 recommended items for user "user_42". Recommend only items which haven't expired yet.
RecommendationResponse recommended = client.send(new RecommendItemsToUser("user_42", 5)
.setFilter("'expires' > now()"));
var client = new ds2recommender.ApiClient('database-id', secretToken);
// Send a view of item 'item_x' by user 'user_42'. Create user and/or item if it doesn't exist yet.
client.send( new rqs.AddDetailView('user_42', 'item_x', {cascadeCreate: true}), callback);
// Get 5 recommended items for user 'user_42'. Recommend only items which haven't expired yet.
client.send( new rqs.RecommendItemsToUser('user_42', 5, {filter: " 'expires' > now()"}) )
.then((recommended) => { ... }) //Supports both Promises and callbacks
$client = new Client('database-id', $secret_token);
// Send a view of item 'item_x' by user 'user_42'. Create user and/or item if it doesn't exist yet.
$client->send( new Reqs\AddDetailView('user_42', 'item_x', ['cascadeCreate' => true]) );
// Get 5 recommended items for user 'user_42'. Recommend only items which haven't expired yet.
$recommended = $client->send( new Reqs\RecommendItemsToUser('user_42', 5, ['filter' => " 'expires' > now()"]) );
var client = new ds2recommenderClient("database_id", secretToken);
// Send a view of item "item_x" by user "user_42". Create user and/or item if it doesn't exist yet.
client.Send( new AddDetailView("user_42", "item_x", cascadeCreate: true) );
// Get 5 recommended items for user 'user_42'. Recommend only items which haven't expired yet.
var recommended = client.Send( new RecommendItemsToUser("user_42", 5, filter: " 'expires' > now()") );
# Send a view of item 'item_x' by user 'user_id'. Create user and/or item if it doesn't exist yet.
POST http://rapi.ds2recommender.com/database_id/detailviews/
Data: {'userId': 'user_42', 'itemId': 'item_x', 'cascadeCreate': true}
# Get 5 recommended items for user 'user_42'.
# Recommend only items which haven't expired yet (filter: 'expires' > now()).
GET http://rapi.ds2recommender.com/database_id/recomms/users/user_42/items/?count=5&filter=expires%27%20%3E%20now()
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빅데이터와 머신러닝을 활용하고자 하는 성장하는 기업에 적합합니다.
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