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客户背景

东软OhwYaa知识社区系统,是面向企业和职员的知识分享社区。为知识密集型企业提供的社会化学习云服务,帮助企业沉淀无形资产、发现领域人才、引领员工兴趣,打造一个扁平化、自运营、低投入的企业知识社区。为职场人士打造的一个以经验交流、资料共享、扩展人脉的社交与学习网站。


相对于互联网的论坛产品,OhwYaa更加关注于企业内部的知识交流,促进员工之间的信息共享,从而提高整个企业的生产效率。OhwYaa一方面鼓励用户通过分享自己在工作中整理的项目技术资料,来提高自身的影响力,另一方面OhwYaa用户可以通过该平台快速查询到自己关心的资料以及相关的领域专家,从而提高实际项目实施过程中的效率。        



需求和挑战

不论对于企业还是职员,信息超载时代,用户有越来越强的信息检索需求, 如何在短时间内为用户提供其自身关心的资料成为了知识分享社区的首要问题。 企业的发展的核心动力是企业职员,职员培养对于企业发展的重要性不言而喻。而对于OhwYaa知识分享社区来说,这个挑战则更加艰巨。原因在于:IT领域 相关的信息更新周期短,涉及范围广,领域专业性较强。这些都对企业职员的知识获取和学习带来了很大的阻碍。


对于OhwYaa来说,要保持其产品竞争力,在众多互联网知识社区中脱颖而出,就要很好的解决信息超载的挑战和问题。



解决方案

在OhwYaa产品设计之初,就确定了使用RealSight CI个性化推荐引擎实现大数据业务场景下个性化知识推荐功能模块。


文章精准推荐

OhwYaa个性化文章推荐是知识社区的核心功能,用户通过该功能可以快速获取自身感兴趣的文章,提升用户体验。RealSight CI提供的文章推荐综合运用了行为推荐、内容推荐、兴趣图谱、领域知识、语义网等技术。领域知识和语义网技术显著提升了推荐算法的准确率,并结合用户的行 为数据和用户履历构建出高准确率和召回率的用户兴趣图谱。与此同时,根据IT领域知识更新周期短的特征,推荐引擎结合时间上下文信息,跟踪知识发展、洞察 兴趣变化。


社交好友推荐

社交推荐包括人脉推荐和领域专家推荐。人脉推荐根据用户间的关注关系、部门、职位等信息进行推荐,调动用户的使用兴趣。领域专家推荐帮助用户发现领域内的技术专家,通过专家解决遇到的问题,提高实际项目实施过程中的效率。


领域话题推荐

话题推荐帮助用户找到聚焦的知识领域,构建知识体系,帮助用户在大数据量的知识库中检索自身需要的领域知识。


评测和优化

通过离线评估和线上A/B Test评估推荐算法,发掘高质量的用户反馈,不断完善推荐的质量,提升用户和网站的交互体验,提高网站PV。



关键收益

OhwYaa知识社区系统于2013年5月全面集成RealSight 大数据高级分析平台。为了能够评估RealSight在OhwYaa知识社区所产生的作用,同年9月份我们对OhwYaa知识社区集成RealSight前后的用户点击行为进行了采样分析。


1. 首页集成文章推荐模块后,平均点击率由1.79%提升至10.13%,点击率提升接近6倍。
2. 用户关注好友中,每3个新增关注关系中就有1个来自好友推荐模块,好友推荐占用户关注的1/3。
3. 用户关注话题中,一半来自于话题推荐模块。


2014年5月,“OhwYaa每周精选”功能上线,每周为用户推送一封个性化定制邮件。邮件推送当天的全站PV较平时提升2~3倍,个性化推荐模块PV占总全站PV的15%~23%。由RealSight 提供的推荐服务已经成为OhwYaa知识分享社区的核心功能和首要竞争力。社区用户在OhwYaa上分享、贡献、找文档、找专家,帮助企业提高生产力、沉 淀无形资产。另一方面,对于每个用户来说,OhwYaa又是属于自己的知识分享、经验交流、扩展人脉的学习社区。