计费项 目录价 度量比例 起步价 数据同步 58.82元/日/10万有行为用户数 1CU/计算单元 20万/日（2CU）模型训练 294.10元/日/10万有行为用户数 5CU/计算单元 20万/日（10CU）推理与调用 294.10元/日/10万有调用用户数 5CU/计算单元 10万/日...
用于模型训练的行为数据集，行为时间字段数据格式新增支持datetime、date，请参见 行为数据集样例。预测结果的用户得分分布图，当鼠标移动到某个得分的图形上时，新增显示获得大于等于当前得分的用户总人数，请分别参见 复购预测结果详情、...
123213 event_list 必选 TEXT 输入表中用于训练的行为序列，序列中数据用,分割，序列内数据用INT型标记每一种行为ID，序列内数据按照对应时间戳排序，时间戳越大，数据越靠近序列末端。例："[183,238,153,152]"target 可选 INT、FLOAT、...
带行为数据的模型训练，适用于已经上传行为数据，在开始训练前会自动做入口条件检查，确保数据量、数据质量、数据完整度都能达到要求，模型训练有如下步骤：说明 使用历史query和类目信息，抽样生成样本数据，使用行为数据进行样本数据打...
前提条件 算法模型需要依赖行为数据集作为训练数据，经算法引擎学习后生成可用的模型。算法模型的优劣依赖于训练数据，数据质量越高，数据量越大，算法效果越好。算法模型使用的行为数据集的数据要求与一般数据集有所不同，请参见 行为数据...
回购预测将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测用户在未来指定时间内回购的可能性，找到大量非品牌原核心人群的高回购概率人群，为业务圈选外机会人群补充，继而针对这些高回购概率人群进行重点运营，提升品牌回购率。...
复购预测将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测用户在未来指定时间内复购的可能性，找到大量非品牌原核心人群的高复购概率人群，为业务圈选外机会人群补充，继而针对这些高复购概率人群进行重点运营，提升品牌复购率。...
前提条件 算法模型需要依赖行为数据集作为训练数据，经算法引擎学习后生成可用的模型。算法模型的优劣依赖于训练数据，数据质量越高，数据量越大，算法效果越好。算法模型使用的行为数据集的数据要求与一般数据集有所不同，请参见 行为数据...
货品推荐将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，智能解析用户和商品、商品和商品之间的关联关系，提升运营效率，提升品牌转化率和复购率。可用于以下营销场景：基于用户和商品的关联关系，可以实现商品的精细化运营。具体来说，...
再比如，有些跨境电商平台在不同的国家有不同的站点，有些站点是新开的，只有很少的用户交互行为数据，这个时候可以用其他比较成熟的其他国家的站点的交互行为数据来训练模型，并用当前国家站点的少量样本做fine-tune，也能起到不错的冷...
以本文为例，行为日志包含诸如请求ID、用户唯一标识符、行为发生的页面、行为时间戳及行为类别等核心信息。若表中包含更丰富的数据维度，推荐将这些信息按用户和物品分类，配置到用户信息或物品信息中，以便于后续的特征工程处理。参数 ...
行为表 需要将终端用户产生的行为数据，上传到behavior表中，这部分内容是智能推荐训练模型的核心要素，脏数据会严重影响模型训练结果。行为数据如下图举例所示：step1：打开频道 step2：点击itemC，进入详情页 用户进行了如上操作后，产生...
说明 在实际业务场景中，您需要构建三个特征表，分别为 train_data（训练集）、dev_data（验证集）和 predict_data（测试集）。本文简化为均使用 train_data 进行验证。为保障数据安全，在进行特征设计时，建议对卡号标识（card_id）进行...
您需保证模型的合法合规性，并确保在PAI ArtLab的上述使用行为不侵犯任何第三方权益。合作机遇拓展：借助阿里云平台，向B端领域展示模型优势，促进模型创作者与企业间合作。模型上线后，平台将通过推广活动显著提升模型曝光率与用户认知。...
概述 随着AI原生应用进入爆发式增长阶段，传统的运维模式已难以应对其在模型训练和推理服务中对效率、稳定性与成本的极致要求。企业迫切需要一套面向AI时代的新一代运维体系。本文旨在提供一个从底层基础设施到上层应用的完整可观测性框架...
V3.3.28推出全新功能模块——智能实验室，包括品牌高潜预测、商品匹配推荐功能，为企业实现精细化运营提供科学的算法策略指导，提升企业会员的复购率、购买力和转化率：品牌高潜预测：基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测...
复购预测：复购预测将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测用户在未来指定时间内复购的可能性，找到大量非品牌原核心人群的高复购概率人群，为业务圈选外机会人群补充，继而针对这些高复购概率人群进行重点运营，提升品牌复购...
复购预测：基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测用户在未来指定时间内复购的可能性，找到大量非品牌原核心人群的购买高潜人群，为业务圈选外机会人群补充，提升品牌购买力。货品推荐：基于用户既往购买行为记录，通过训练算法...
前提条件 算法模型需要依赖行为数据集、商品标签数据集作为训练数据，经算法引擎学习后生成可用的模型。算法模型的优劣依赖于训练数据，数据质量越高，数据量越大，算法效果越好。算法模型使用的行为数据集、商品标签数据集的数据要求与...
数据总线DataHub Project 用于实时日志回流，持续更新用户行为，用于模型训练。建议优先使用DataHub。创建项目 消息队列Kafka实例ID资源组 购买和部署实例。Flink VVP流式服务 实时数据处理与实时特征统计，统计结果可写入 特征数据库...
成本追踪 追踪到可解释的最小业务单元 成本数据不仅展示“花了多少钱”，还需关联可理解的业务行为，例如：训练任务：模型名称、训练时长、GPU 类型、数据集版本；推理调用：调用方应用、模型名称、输入/输出 token 数、请求时间、是否缓存...
download 下载-read 阅读-tip 打赏 behaviorEnabled Boolean 是否使用行为数据默认 true，部分模型支持不使用行为数据 behaviorFromGroupName String 使用另一个应用的行为数据源默认使用当前应用的行为数据 cron String 定时训练的cron...
可以看到数据集是围绕着自我认知这个主题的，训练数据中不带思维链的过程，所以我们期待的训练结果是针对自我认知的问题，大模型可以有指定的问答，而针对其他方面的问题，大模型的回答保持原样。默认数据集：{"messages":[{"role":"system...
2022.10.31 所有用户 通过流量调控功能实现物品扶持 推荐原因解释分析 获取推荐结果的同时返回推荐的原因，其中依据历史行为推荐的物品同时返回历史行为详情。有助于更好的理解推荐算法的原理，校验推荐结果是否符合业务诉求，辅助运营助手...
对训练数据的要求如下：行为数据集：行为对象必须是商品粒度，即该数据集中的行为对象属性为商品，行为对象属性值为商品名称。考虑到算法的准确性，需是至少一年的购买行为数据，近两年的购买数据最佳，数据量需要至少100万条。用户标签...
status String 任务的执行状态：train_init 待训练，train_pending 训练中，validate_failed 数据异常，train_failed 训练失败，train_bad_model 已训练未通过，train_success 训练成功。progress Integer 任务执行过程中的百分比进度。...
AIRec冷启动版通过应用三方数据补充（此处已支持基于友盟服务的匿名化Embedding数据，若企业已采买其他数据源欢迎洽谈），并结合用户行为、自有特征等，训练行业冷启动模型，生成对每一个新用户的个性化展示建议，并支持结合新用户实时行为...
为对后续效果提升的数据丰富做好基础，我们也建议您采集全端行为数据，包括但不限于搜索行为、活动参与行为等，以上行为均可应用于模型的训练与校准。不清楚需要的数据格式？可以参考DEMO数据。二、明确推荐场景与核心优化指标 在接入服务...
目前智能推荐支持多种行为，具体参考各行业的数据规范：电商行业、新闻行业、内容行业，算法模型训练的目标是用户的点击行为占比更好（CTR）。后期智能推荐会开放更多的行为类型的支持。关于如何定义曝光行为，如果埋点参见 曝光行为埋点 3...
200万用户+百万级行为日志可以达到较好的训练结果 2.资源包消耗说明：删除计算任务不会释放已经占用并消耗的资源包 二、模型预测次数 兑换规则说明：每1次模型预测消耗1个资源包 1.配额说明：使用模型进行预测的次数 2.资源包消耗说明：...
模型做出的所有判断都是依据从这个训练数据集中学到的知识，因此它不可能做出它认知外的判断。比如您的训练集中都是中文数据，那么训练得到的模型就不太能对英文数据做出准确的识别。再比如您的训练数据中只有“正确”，“错误”两种标签，...
目录要求 训练任务输入数据依赖用户基础信息（user）、物品基础信息（item）、用户行为（behavior）、运营记录（operation）四类数据进行建模，您可以在存储空间Bucket（以 pai-usergrowth-客户拼写缩写 命名）下设置两层文件夹，具体目录...
模型做出的所有判断都是依据从这个训练数据集中学到的知识，因此它不可能做出它认知外的判断。比如您的训练集中都是中文数据，那么训练得到的模型就不太能对英文数据做出准确的识别。再比如您的训练数据中只有“正”，“负”两种情感类型，...
二、数据准备 使用智能推荐冷启动版服务时，您需要上传三张表的数据，分别为用户表、物品表、与行为表，上传规范详见：冷启动版数据规范 说明 行为表需要圈选至少20万用户的历史行为数据上传，作为初始数据用于训练模型，以便提供后续推荐...
用于构建样本和模型训练 Flink任务等待一小段时间后，根据行为类型构建样本标签，并从 特征存储系统 中获取样本的特征向量 Flink任务做模型训练的Online Learning，并实时同步模型参数至 模型参数存储系统，以便 冷启动算法打分EAS服务 ...
服务类型 猜你喜欢 主要应用于终端用户当前浏览意向不明确时，我们将根据终端用户的长期、短期行为表现出的兴趣进行学习与训练，基于已表现兴趣学习下的同时，综合内容推荐的多样性，达到终端用户兴趣探索与多样展现的效果。常见使用位置：...
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通过开放搜索为用户提供的算法平台，可以将这些搜索行为反馈数据应用在搜索排序算法模型训练中，不断地提升搜索效果。注意事项 数据采集功能会在实例应用创建完成后自动开通 数据，目前主要指终端用户对搜索结果的行为反馈数据 采集，目前...
或是业务正处在拉新和市场开拓时期，这时业务关心把更多的用户先圈进客户池，通常可用首次触点归因看哪些渠道对业务拉新最有效，刺激客户转化的最初事件是什么，是什么待归因行为最先驱动了用户进行目标转化的认知。需要注意的是，首次触点...
节点说明：在实际训练前，需要定义视频浏览场景下各行为权重，将用户对某视频的不同行为，例如点赞、点击等进行量化，以此帮助算法准确评估用户对视频内容的兴趣强度。在 rec_test_etrec_behavior_weight_v1 节点编辑页面，输入如下示例...