智能选号推荐策略配置

推荐策略管理

管理推荐策略，包括添加、修改、删除。

添加策略

策略列表

策略权重配置

为不同的推荐策略分配权重，影响推荐结果。

规则配置

配置过滤规则，影响推荐结果。

用户分群规则

分群列表

A/B 测试

支持对不同策略进行A/B测试，评估效果。

A/B测试结果将在此显示

策略自动化优化 (模拟)

使用强化学习算法或Multi-Armed Bandit算法，根据用户反馈自动优化推荐策略和权重。

优化结果将在此显示

用户分群

根据用户画像和行为数据，对用户进行分群，为不同用户群体配置不同的推荐策略。

失效风险监控

监控和管理失效风险，确保推荐系统的稳定性。

策略冲突

风险机理: 不同策略之间冲突导致推荐结果混乱。

风险管控: 制定策略优先级规则，进行冲突检测，定期评估。

状态：正常

权重配置不合理

风险机理: 权重分配不合理导致推荐不均衡。

风险管控: 进行权重优化实验，定期评估，建立用户反馈机制。

状态：正常

规则配置错误

风险机理: 规则配置错误导致推荐结果过滤或错误推荐。

风险管控: 加强规则验证和测试，进行冲突检测，定期评估。

状态：正常

A/B测试结果误读

风险机理: 对A/B测试结果错误解读导致错误决策。

风险管控: 加强统计分析，进行显著性检验，参考历史数据。

状态：正常

测试数据

以下是模拟的测试数据，用于验证界面的展示和交互效果。

用户数据

[
  { "user_id": 1, "user_name": "张三", "age": 25, "gender": "Male", "region": "北京" },
  { "user_id": 2, "user_name": "李四", "age": 32, "gender": "Female", "region": "上海" },
  { "user_id": 3, "user_name": "王五", "age": 48, "gender": "Male", "region": "广州" }
]

彩票数据

[
  { "draw_id": 1, "lottery_type": "双色球", "draw_time": "2024-07-26", "winning_numbers": "01,02,03,04,05,06+07" },
  { "draw_id": 2, "lottery_type": "大乐透", "draw_time": "2024-07-26", "winning_numbers": "02,04,06,08,10+01,02" }
]