概述 置顶管理功能支持您将指定的物品置于推荐流顶部，确保用户每次进入推荐页面时最先曝光这些物品。置顶功能可以在个性化推荐的基础上，满足您对推荐结果进行干预的诉求，常用的场景包括：国家领导人新闻置顶、独家新闻置顶、引流商品...
说明 推荐在DSW实例中执行代码，操作简单且体验更全面，适合用于业务场景。在ES实例的Kibana中执行代码：需要登录ES实例的Kibana控制台。说明 使用Kibana执行代码比较受限，多处需要按格式复制上一步的执行结果到下一步的代码中，仅适合...
若您首次搭建推荐系统，缺乏相关技术经验，且前期存在算法、工程人力不足的情况，我们建议您优先启用端到端行业推荐服务AIRec服务对接，待您已具备相关技术人员，并希望自主掌控推荐链路，我们建议您按照如下步骤进行评估，并与阿里侧架构...
在PAI-Rec中所有的服务和实验都需要关联一个推荐的场景，例如“首页瀑布流推荐”，“购物车猜你喜欢”，“详情页相关推荐”等等。下面我们介绍创建的细节。推荐场景 我们先创建一个推荐场景（建议场景的名称可以说明推荐场景的页面位置），...
概述 本篇文档将介绍如何从AIRec智能推荐服务获取推荐结果数据，当您请求获取推荐结果的接口时，推荐结果数据将以JSON格式回传给您。本篇文档内容适用版本：冷启动版。参数说明 请求参数：参数 类型 描述 是否必填 userId string 用户唯一...
推荐诊断功能提供了一个可视化平台，用户可以直观地查看由推荐接口生成的结果，以及相关的item_id（物品ID）内容。该功能可以有效分析推荐结果，从而帮助用户判断当前推荐策略的可靠性。数据表管理 item信息需要存储在额外的数据表中，当...
推荐系统开发平台PAI-Rec（PAI意为Platform of AI，Rec意为Recommendation）提供了推荐系统全链路的深度定制能力，适用于企业开发者自主搭建、开发、迭代和运维一套推荐系统。概述 PAI-Rec 是阿里云提供的推荐系统开发平台，旨在为企业...
商用类型 阿里云智能推荐AIRec主要支持两种商用版本，分别为行业运营版和算法配置版。这两种版本的区别如下：项目明细 行业运营版 算法配置版 配额 包月QPS（单位：次/秒）5 10-500 弹性QPS（单位：次/秒）0-30 0-包月QPS配额 用户/物品数...
本文旨在解决阿里云智能推荐AIRec的冷启动难题，详解从召回、模型训练到排序的全链路方案，助您扫清业务障碍，快速提升推荐效果。
推荐代理规格计算方式：推荐代理规格=推荐代理个数*单位代理规格。其中，单位代理规格固定为2核。通用型代理规格最高为16核，独享型代理规格最高为32核。推荐代理个数计算方式如下：代理类型 推荐代理个数 通用型(主实例CPU核数+该主实例下...
架构图 冷启动链路的整体框架如下图所示：冷启动链路流程 App请求推荐服务，获取推荐内容列表 推荐服务调用 冷启动召回模块，获取匹配上的候选物品 推荐服务调用 冷启动算法打分EAS服务，传递参数：待打分候选物品列表，用户/物品特征，...
3.推荐事件埋点 推荐SDK是强规范，故进行了事件封装，将所有行为封装为onRecevent函数，以保证推荐场景对数据的高质量要求。针对推荐触发事件（onRecEvent）的各参数规范的详细说明如下：参数名称 参数含义 参数规范说明 traceId 效果跟踪...
随着终端用户不断刷新推荐结果的过程中，如果持续刷到已经看过（expose）的内容，将会逐渐丧失新鲜感、导致浏览疲劳，所以一般会设置一个时间周期，来保证在此周期内终端用户不会刷到已经看过的内容。在配置疲劳度（原曝光过滤）规则时，有...
服务接入步骤导览 新手引导 准备工作 数据埋点指南 数据规范 推荐全链路深度定制开发平台 PAIRec 若您首次搭建推荐系统，缺乏相关技术经验，且前期存在算法、工程人力不足的情况，我们建议您优先启用端到端行业推荐服务AIRec服务对接，待您...
PAI-Rec引擎是一款基于Go的在线推荐服务引擎的框架，您可以基于此框架快速搭建推荐在线服务，也可以定制化进行二次开发。基本功能 PAI-Rec引擎提供如下功能：集成Go Http Server，提供路由注册功能，方便开发Restful API。包含完整的推荐...
举例说明：一个user_id=1的用户，回传了两条行为数据，bhv_type均为expose，但是trace_id分别为Alibaba和selfhold，则我们判断，user_id=1的用户，看到的推荐结果，两次分别是自研系统推荐以及阿里推荐系统推荐，则该用户跨渠道了。...
使用智能推荐服务条款 产品服务协议，具体参见 阿里云产品服务协议 服务等级协议，具体参见 智能推荐服务等级协议
AIRec智能推荐 为了帮助您快速接入AIRec服务，“新手引导”功能带领您step-by-step地完成每个接入环节。您可以在接入实例前，根据数据规范及埋点指南准备介入实例使用的数据。新手引导 准备工作 数据埋点指南 数据规范 推荐全链路深度定制...
本文通过新闻行业举例说明，智能推荐适合什么样的场景，需要怎么样的埋点数据进行模型训练。使用业务场景 以智能推荐的 猜你喜欢、新闻行业 为例，适用于首页的feed流推荐，以优化用户的点击率为主。如下图所示：目的为通过终端用户的浏览...
PAI-Rec推荐引擎是把召回、过滤、粗排、重排、冷启动等模块串联起来的服务引擎。当内置的功能通过配置文件能满足业务需求的时候，不需要代码开发。当默认配置不能满足业务需求时，才需要对开发一些自定义组件。
数据源相关概念 目前智能推荐系统的数据源只支持MaxCompute（ODPS），后续会陆续开放OSS，RDS等其他方式。MaxCompute：大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS）是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，详情参见 MaxCompute 表：表...
注意 RAM权限管理的其他相关操作，您可参考 RAM访问控制 官方文档，以及 智能推荐访问控制 权限详情，以下将仅以智能推荐产品举例，简单展示相关流程。1、进入RAM控制台 首先确保您登录的是主账号，在阿里云首页搜索”RAM“，点击进入控制...
相关推荐： 主要用于当终端用户的兴趣已基本确定时，我们将根据确定的兴趣集中点（某N个商品、某N篇文章）并根据终端用户海量行为计算与分析找到动态关联的推荐内容进行推荐，根据推荐内容之间的属性与特征相关度找到静态关联内容进行...
III 配置实时数据源 1、选择通过友盟SDK上传行为数据（实时上传）如您还没有曝光数据的终端埋点，可以按上图方式选择“否，需特殊处理”，即可切换为推荐系统特殊处理模式，即智能推荐会通过服务端下发请求的方式构建曝光数据。注意：用户...
一键部署 介绍：PAI-Rec 方案配置生成部署脚本完成后，您可以通过一键部署的方式，将该推荐方案快速部署至DataWorks并提交至线上环境。操作指南：在生成完成弹框中点击确定，跳转到部署界面。或者通过左侧菜单-推荐方案定制-部署记录，进入...
曝光数据作为用户后续任何行为数据的前提，对于智能推荐算法来说是必须的，但如果您暂时没有办法提供准确的曝光数据，您可以选择让AIRec智能推荐自动补足曝光数据，以快速启动实例。如您需要开启此功能：操作设置：在智能推荐控制台中，...
功能背景 为了帮助您快速接入AIRec服务，“新手引导”功能带领您step-by-step地完成每个接入环节，即使您不了解推荐系统也可以快速搭建起自己的智能推荐应用。“新手引导”功能将AIRec接入的流程细分为4大模块、11个子环节，每个子环节都...
为保障推荐系统在生产环境中的高可用性、高性能和稳定性，您可以参考以下配置与操作建议。系统监控和报警配置 当一分钟内（或者几分钟）推荐系统的RT数量超出阈值时，触发报警信息至钉钉或手机。推荐引擎上线 先配置推荐引擎，然后在预发...
AIRec智能推荐 AIRec通过服务端SDK上传数据和请求推荐结果，我们提供了多种语言的服务端SDK供您使用。此外，您也可以选择结合友盟SDK来上传同步行为数据至AIRec。服务端SDK 友盟SDK的使用 API概览 推荐全链路深度定制开发平台 PAIRec 基础...
一、目的 在完成AIRec智能推荐产品的前期接入以后，评估和确定产品可以带来的效果提升，以及与目前自有人工定制/自研推荐策略的区别。同时，您也可以使用AIRec产品拥有的策略运营工具达成您希望实现的业务效果，这些策略也可以通过AIRec...
配额相关的问题 1、超过了设置quota后，推荐系统会如何处理？如果查询QPS超过了购买的配额，智能推荐会做限流处理，禁止掉超过流量部分的访问。如果用户数和物品数超过了购买的配额，所有通过SDK的ADD和UPDATE消息会失败，DELETE消息正常。...
IV 配置离线存储 您可以设置您的离线数据存储（实时数据源的离线存储位置），您可以选择将这部分数据直接写回您的自有MaxCompute，也可以写到智能推荐的MaxCompute，由智能推荐托管。开通离线存储，代表将智能推荐服务训练所需的离线数据...
概述 欢迎使用智能推荐，这里主要为您介绍如何快速熟悉产品，了解使用流程，快速找到帮助信息，以及如何让系统为您更好的服务。该部分主要介绍搭建一个智能推荐服务所必须的一些准备工作，并对控制台的主要功能项进行初步了解。准备工作...
为了帮助用户更全面的了解引擎配置单如何使用，我们介绍猜你喜欢推荐和详情页推荐场景的案例帮助用户理解引擎配置单的含义和应用。
随机召回 推荐召回具体公平但低效的特点，可以作为基准策略。基于规则的召回 根据业务的特点来召回对应的物品。比如相亲平台可以根据地理位置召回同城的异性作为推荐标的。基于内容偏好的召回 统计或建模用户对物品内容（属性）的偏好程度...
然而推荐系统并不能提前知道用户在观察到商品之后如何反馈，也就是不能提前获得本次推荐的收益，唯一能做的就是不停地尝试，并实时收集反馈以便更新自己试错的策略。目的是使得整个过程损失的收益最小。这一过程就类似与一个赌徒在赌场里玩...
算法配置版简介 算法配置版是AIRec智能推荐为中大型流量、有多个差异化页面需要使用推荐算法的场景打造的版本，算法配置版包括了全部行业运营版的功能与能力，在此之上，算法配置版更增加了实验平台功能，并拥有推荐算法召回链路与排序链路...
流量定义：在智能推荐的默认策略中，将为新品提供2%的流量进行扶持分发，此处的2%代表概率统计维度的比例，即从智能推荐recommend接口推荐出的物品总量中大约有2%的物品属于新品。细节参考：新品分发采用概率统计而非阈值设定的保量策略，...
PAI-Rec 兜底功能在主推荐链路超时或结果不足时，自动启用兜底策略，确保服务高可用与推荐结果不为空。阿里云 PAI-Rec 推荐白盒化产品 —— 兜底功能说明 1.概述 为保障服务高可用性与用户体验稳定性，PAI-Rec 内置 兜底机制（Fallback ...
选型说明 实例选型 初次接入PAI-Rec，建议在 标准版实例 基础上购买 推荐方案定制 功能，在熟悉之后再购买 运营工具 功能：推荐方案定制可自定义特征工程、召回策略和精排策略等环节，更加灵活高效地配置推荐系统；运营工具能够提升运营...