19、微软认知服务的现实应用与语言分析详解

微软认知服务的现实应用与语言分析详解

1. 微软认知服务的现实应用案例

微软认知服务在众多实际应用中发挥着重要作用，以下是一些具体案例。

1.1 Uber

Uber 是一款将司机与乘客进行匹配的应用程序。乘客打开应用请求乘车，附近的注册司机可以接单，行程结束后司机通过应用获得报酬。为了确保乘车安全，会向乘客发送司机的照片，但司机外貌可能与照片不符。因此，Uber 增加了新功能：司机使用应用时需登录，系统会定期要求司机自拍，照片会发送到面部识别 API 进行验证。若因眼镜反光等原因验证失败，司机会被要求移除相关物品。Uber 花费约 3 周时间将面部识别 API 集成到系统中。

操作步骤：
1. 司机登录 Uber 应用。
2. 系统定期触发自拍请求。
3. 司机自拍并上传照片。
4. 照片发送至面部识别 API 进行验证。
5. 根据验证结果，若失败则司机需移除影响验证的物品重新验证。

1.2 DutchCrafters

DutchCrafters 是一家销售手工家具的美国公司，拥有实体店和电子商务网站，网站上有超过 10000 种可定制产品。但网站转化率较低，最初采用手动推荐产品的方式，效率低下。后来发现了微软认知服务的推荐 API，由于公司原本就依赖 REST API，所以集成推荐 API 速度很快，总共花费 5 天时间。将网站迁移到云端后，结合推荐 API，网站基础得到改善。目前，该网站使用“你可能喜欢”功能，为每个产品推荐 10 项商品，还考虑根据用户历史记录添加实时推荐。实施推荐 API 后，转化率提高了 3 倍，约 15%的销售额来自推荐产品。