SAIR
BaseModel.ai vs HSTU - benchmark

A infraestrutura de IA comportamental mais avançada do mundo

Infraestrutura de ponta orientada por IA, adaptada para coletar, analisar e interpretar dados comportamentais. Ao aproveitar o poder da IA e do aprendizado de máquina, transformamos dados comportamentais brutos em inteligência acionável, permitindo que as organizações tomem decisões baseadas em dados com precisão e eficiência sem precedentes.
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Junte-se a organizações inovadoras usando a Plataforma Synerise e explore centenas de casos de uso de baixo código
Asics - Modelo básicoIKEA - Modelo básicoLaranja - Modelo básicoLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaZabka - Modelo básicoLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaLogotipo da empresaNike - Modelo básicoNike - Modelo básicoNike - Modelo básico
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“A Synerise é capaz de rastrear cada evento, em todos os canais, para o cliente — seja em dispositivos móveis, na web, no varejo ou na presença física.”

“Tudo isso é um sinal que está sendo continuamente coletado, processado e, por sua vez, a IA está sendo aplicada, os fluxos de trabalho estão sendo aplicados para impulsionar a experiência”
Satya Nadella sobre Synerise
CEO, Microsoft
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Plataforma unificada de experiência Synerise

Um conjunto totalmente integrado de produtos de inteligência comportamental

Criamos uma experiência de ponta a ponta e uma estrutura de inteligência contínua, conectando a coleta moderna de dados, métodos de processamento e análises com a execução de cenários de negócios orientados por IA.

Integre dados

Integração de fontes de dados heterogêneas
Products & offers
Click Streams
Calls, surveys & chats logs
Online & POS Purchases
Behavioral Profiles
3rd party data
Weather
Location

Unifique as informações

Perfis e ações comportamentais em um só lugar
Consent Management
Unified Profile View
Profile Merging policy
Deep Analytics (LTV, CLV,RFM)
Dynamic attributes
Loyalty program
Expressions & Dynamic Aggregates
Direct messaging

Gerencie dados e o acesso

Segurança por design
ACL & Password policies
Data self-service importer
API Access Management
Stream Events Manager
Catalogs
Custom objects
Params manager
Advanced filtering

Analise fluxos de dados vitalícios

Análise e BI acionáveis e avançadas
Attribution modeling
Dynamic Metrics
Funnels
Segmentation
Histograms & Trends
Sankey Diagrams
Churn Analytics
Reporting & Dashboarding

Preveja, decida e personalize

Decisões apoiadas por ML e aprendizado profundo
Scoring & Propensity
Recommendations
Automatic Insights
Price & Assortment Logic
Predictions
AI Search
Personalised offers
Time optimizer

Automatize, otimize e execute

Experimente a orquestração
A/B/X Testing
Data Transformations
External System Sync
Service Prioritization
Workflows building
Content Studios
Autonomous scenarios
Contextual Messaging

Entregue conteúdo e ative perfis

Comunicação omnicanal
SMS
EMAIL
Mobile Push
Web Push
Web Dynamic Content
In-App
External Apps & POS
Social Networks
AD Networks

Crie, conecte e estenda recursos

Extensões personalizadas, aplicativos e portais dedicados
Registrationas a Service
Login as a Service
Unified API Access
Templates & Cookbooks
SAML
Design System
Hot & Cold storage access
SDKs & Webhooks
Recomendações sobre uma cesta vazia
Use o potencial da cesta vazia exibindo recomendações de IA
Criação de segmentos com base em quantis
Alcance um público específico definindo um segmento com base em quantis
Recomendações compatíveis com o Omnibus
Crie recomendações personalizadas que mostrem o preço mais baixo dos últimos 30 dias para produtos com desconto
Campanha de carrinhos abandonados com baixo estoque
Crie uma campanha de baixo estoque para clientes com carrinhos abandonados
Relatório dinâmico para produtos comprados junto com os 10 principais produtos
Crie um relatório com os 10 principais produtos complementares aos 10 mais vendidos
Recomendações de produtos similares com o contexto do item
Crie um carrossel de recomendações de produtos semelhantes aos itens adicionados recentemente aos favoritos
Promoção personalizada no aplicativo móvel com limitação de tempo de exibição
Crie uma promoção móvel personalizada disponível para o cliente dentro de um período de tempo especificado
Envie uma lista de perfis do Synerise para o Google Ads
Envie segmentação de clientes baseada em propensão para o Google Ads

Dailymotion.com aplicou o EMDE/BaseModel.ai para personalizar as recomendações de vídeo em aplicativos nativos, resultando em maior relevância e cobertura do catálogo

EMDE (BaseModel.ai) gives us a generalised framework for recommendations. The embedding generation was superfast (i.e <5 minutes). For context, do remember that GraphSAGE took ~20hours for the same data in the NCR region.

BaseModel.ai is core for all AI services offered in Synerise platform

BaseModel’s powerful behavioral analysis enables us to make sure that our clients receive communication tailored specifically to their preference.

BaseModel.ai

Aplique a ciência aos dados comportamentais. Automaticamente.
Obtenha respostas para todas as perguntas cruciais.

Reduza seu ciclo de vida de modelagem para dias em vez de meses

Geral

Como as interações diárias com os clientes influenciam seus comportamentos futuros?

Varejo

Quanto o cliente gastará em uma categoria específica na próxima semana?

Viajar

Qual é o número esperado de viagens do cliente este ano?

Atendimento ao cliente

Qual é a probabilidade de o cliente usar uma oferta especial?

Telco

Quanto tráfego de dados o cliente usará neste mês?

Saúde

Quantos testes diagnósticos o paciente precisará este ano?

Seguro

Quantas apólices de seguro o cliente assinará este ano?

Jogos

Quantos power-ups/pacotes o jogador comprará este mês?

Serviços bancários

Qual é a lucratividade projetada do cliente no próximo trimestre?

Comércio eletrônico

Em quais produtos/promoções/ofertas/categorias o cliente está interessado?

Casa e Mobiliário

Como dividir a população de clientes em grupos comportamentais distintos?

Automotivo

Em que tipo de produto/categoria o cliente está interessado e por quê?

Software

A rotatividade de clientes em um futuro próximo e quais eventos tiveram um impacto sobre isso?

Pagamentos

Qual é a utilidade do cliente para sua empresa e quais são os fatores comportamentais e sociodemográficos que a afetam?

Moda

O cliente fará uma compra na próxima semana? Quais medidas precisam ser tomadas para aumentar a chance de compra?

Segurança

O comportamento recente do cliente é inconsistente com os hábitos anteriores?

Conformidade

Há clientes atípicos na população que talvez valha a pena investigar?

Notícias e Publicação

O leitor assinará um plano premium?
Simples Rápido. Poderoso.

Cleora

Modelo de uso geral para aprendizado eficiente e escalável de incorporações de entidades estáveis e indutivas para dados relacionais heterogêneos.
Leia mais
Ciência

Lab

O Sair é um laboratório focado em modelagem comportamental, recomendações, processamento de dados e gráficos em grande escala. Compartilhamos nossas ideias, modelos e resultados experimentais, apresentando também nossa opinião sobre avanços importantes e tecnologias interessantes. Esperamos construir uma compreensão melhor e mais completa do campo. Acreditamos na importância desta pesquisa não apenas do ponto de vista comercial, mas principalmente como um estudo dos processos humanos de tomada de decisão.
Research
8 min read

BaseModel vs TIGER for sequential recommendations

The comparison between BaseModel and TIGER reveals substantial differences in their architectural choices and performance.
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Research
8 min read

BaseModel vs HSTU for sequential recommendations

To evaluate BaseModel against HSTU, we replicated the exact data preparation, training, validation, and testing protocols described in the HSTU paper.
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Research
8 min read

Fourier Feature Encoding of numerical features

Pre-processing raw input data is a very important part of any machine learning pipeline, often crucial for end model performance
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Future
6 min read

Why We Need Inhuman Artificial Intelligence

We continuously wonder how much longer it will take until AI reaches human skill level in these tasks - or, when does AI become "truly" intelligent.
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Engineering
12 min read

EMDE vs Multiresolution Hash Encoding

When we created our EMDE algorithm we primarily had in mind the domain of behavioral profiling.
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Tools
8 min read

Efficient integer pair hashing

Mental models are simple expressions of complex processes or relationships.
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Research
9 min read

Cleora: how we handle billion-scale graph data

We have recently open sourced Cleora — an ultra fast vertex embedding tool for graphs & hypergraphs.
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Research
8 min read

Towards a multi-purpose behavioral model

In various subfields of AI research, there is a tendency to create models which can serve many different tasks with minimal fine-tuning effort.
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Research
10 min read

EMDE Illustrated

In this article we provide some intuitive explanations of our objectives and theoretical background of the Efficient Manifold Density Estimator (EMDE)
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Research
7 min read

How we challenge the Transformer

Having achieved remarkable successes in natural language and image processing, Transformers have finally found their way into the area of recommendation.
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Estamos compartilhando nossas ideias com outras pessoas!

Nossos trabalhos de pesquisa baseados na estrutura Synerise BaseModel.ai
Rede Hopfield multidimensional
Redefinindo o agrupamento de gráficos: uma convergência de algoritmos e redes
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Um modelo básico para dados de eventos comportamentais
SIGIR '23: Anais da 46ª Conferência Internacional ACM SIGIR sobre Pesquisa e Desenvolvimento em Recuperação de Informação, 2023
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Modelagem comportamental multimodal em tempo real
CIKM '22: Anais da 31ª Conferência Internacional da ACM sobre Gestão da Informação e do Conhecimento, 2022
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Um estimador de densidade múltipla eficiente para todos os sistemas de recomendação
Conferência Internacional sobre Processamento de Informações Neurais (ICONIP 2021)
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Cleora: um esquema de incorporação de gráficos simples, forte e escalável
Conferência Internacional sobre Processamento de Informações Neurais (ICONIP 2021)
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Previsão de engajamento de usuários do Twitter com um modelo neural rápido
Workshop do Desafio RecSys da 15ª Conferência da ACM sobre Sistemas de Recomendação, 2021
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Classificação de nós em gráficos heterogêneos massivos
Workshop do Grupo de Interesse Especial da ACM sobre Descoberta de Conhecimento e Mineração de Dados (SIGKDD) KDD Cup Open Graph Benchmark (OGB), 2021
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Estimador de densidade múltipla eficiente para recuperação intermodal
Workshop eCom da 43ª Conferência Internacional ACM SIGIR sobre Pesquisa e Desenvolvimento em Recuperação de Informação (SIGIR)
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Modelagem de viagens de vários destinos com modelo baseado em esboços
14ª Conferência Internacional de Pesquisa na Web e Mineração de Dados da ACM (WSDM) Workshop sobre Turismo na Web, 2021
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Sobre a eficácia irracional dos centróides na recuperação de imagens
Conferência Internacional sobre Processamento de Informações Neurais (ICONIP 2021)
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Recomendador multimodal eficiente e interpretável
Trigésima sétima Conferência Internacional sobre Aprendizado de Máquina (ICML) Workshop sobre Aprendizado de Máquina para Discovery de Mídia (ML4MD), 2020
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Modelos de gráfico temporal falham em capturar a dinâmica temporal global
Propomos uma linha de base trivial sem otimização de “nós recentemente populares” superando outros métodos em todos os conjuntos de dados de médio e grande porte no Temporal Graph Benchmark.
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