使用机器学习算法和用户行为分析构建了电梯广告推荐系统。
一个智能推荐引擎，根据建筑物人口统计、时间模式和观众参与度指标优化电梯广告投放。
传统电梯广告缺乏定向能力，导致参与率低和广告支出效率低下。广告商需要一种更有效地触达目标受众的方式。
开发了协同过滤和基于内容的推荐算法。通过物联网传感器集成实时数据收集，跟踪人流量和观看模式。
广告参与度提高了 40%，广告商投资回报率提高了 25%。该系统目前服务于多个城市的超过 10,000 块电梯屏幕。
