流量配置 用户一个推荐场景可能请求多个推荐系统，例如自建的推荐系统和PAI-Rec推荐系统，当请求自己的推荐系统时，需要在exp_id中设置固定值（例如default），此时 流量编码 可相应设置为 default。单击 确认。相关操作 创建场景后，您...
推荐系统和搜索引擎是现代App解决信息过载的标配系统，如果从零开发推荐系统，不仅需要耗费大量金钱和时间，而且很难满足快速上线推荐系统及不断迭代各种算法的业务要求。本文为您介绍如何使用阿里云产品创建推荐系统的数据和模型，从而...
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...
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...
结果展示逻辑：即10天之内终端用户浏览过的物品（以智能推荐系统接收到的您回传的终端用户曝光行为数据为准）不会被推荐出来，除非终端用户将物品池刷到只剩3000个物品未浏览的情况下可能出现重复推荐。注意事项：正确回传曝光行为数据。...
为什么需要冷启动 通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中，会有源源不断的新用户、新物品加入，这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够...
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 推荐系统搭建 AB实验平台 实验指标管理 数据诊断 智能召回引擎BE 实例管理 访问控制 数据管理 服务管理 个性化算法开发平台TPP 实例基础配置 创建方案 创建...
首次使用PAI-Rec搭建推荐系统时，需要购买PAI-Rec实例并配置初始环境。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...
注：10小时内依据智能推荐系统记录行为，10小时以后依据用户回传行为。举例5.1用户A通过userid=1查询推荐系统，召回了itemid=N的数据。此时，智能推荐系统会记录该推荐行为，10小时内不再对userid=1推荐itemid=N的数据。如果用户A没有把...
AliyunPAIRecFullAccess 是阿里云管理的产品系统策略，您可以将 AliyunPAIRecFullAccess 授权给 RAM 身份（RAM 用户、RAM 用户组和 RAM 角色），本策略定义了 推荐系统开发平台（PAI-Rec）的全部可访问性。策略详情 类型：系统策略 创建...
二、如何调整 举例说明，在某一个特定的业务场景下，业务同学判断店铺这一特征非常重要，用户点过某一个店铺的商品后，后续对同店铺的其它商品更容易产生点击行为，需要在推荐系统中加以调整。调整步骤如下：1、商品基础信息完善相关特征 ...
目前智能推荐的全量数据源只支持ODPS，您需要先将全量启动数据...3、注意：MaxCompute中的全量数据，智能推荐系统只会在初始化时读取一次，后续增量等相关信息不会回写该项目，后续用户对里面的数据进行增删改查，都不会影响智能推荐服务。
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...
计费项 计费项 说明 计费方式 PAI-Rec实例 PAI-Rec按照实例进行计费，在 标准版实例 基础上，您还可以选购以下两个增值功能：推荐方案定制：提供了一种灵活、高效的推荐算法的配置方式，允许客户自定义推荐系统的各个环节，包括特征工程、...
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...
若您已部署一套包含召回、过滤、精排及重排的成熟推荐系统，在引入 PAI-Rec 时，完整的在PAI-Rec上复现所有逻辑会有较大的工作量，因此我们建议您先替换原有系统的精排和重排模块，同时复用已有的召回结果。待 PAI-Rec 的精排模型在实验中...
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...
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。...
什么是智能推荐AIRec 推荐全链路 深度定制 开发平台 PAIRec 推荐全链路深度定制开发平台PAIRec（PAI是Platform of AI的缩写，REC即Recommendation的简称），是适用于企业开发者自主搭建、开发、迭代、运维的一整套推荐系统平台级服务。...
背景 在用户与推荐系统互动的过程中，有可能出现不符用户预期的推荐结果，有可能是多样性策略触达的不符预期、人生阶段变化导致的兴趣变动，也有可能是一些话题/图片使得用户感到不适。而负反馈功能即可提供一个推荐系统与终端用户互动的...
需要将此4条行为分别记录，并按要求上传到智能推荐系统中。埋点数据 曝光行为埋点 什么是曝光行为 曝光对应的是行为（behavior）表的bhv_type字段，是上传用户行为的一种类型。一条数据展示给用户一次，就算做一条曝光行为。如何埋点 曝光...
一、背景与问题 在构建推荐系统的过程中，模型的离线训练阶段通常会将物品的位置特征作为关键输入，以捕捉用户对不同位置展示物品的响应差异。然而，在线预测阶段，当模型对候选物品进行实时排序并生成推荐列表时，由于物品的实际展示位置...
如您认为在回传行为数据时需要回传traceinfo、二跳页面的traceinfo难以回传等开发成本问题，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，即通过后台按照下发时间存储的traceinfo进行效果归因。IV 配置离线存储...
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...
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...
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...
注意：使用集成测试之后，所有测试数据不会进入airec推荐系统，只能在”【管理】—【集成测试】—【实时日志】”里查看，您不必再担心因为测试而导致的数据污染问题，让数据更加真实有效的反应用户使用情况。添加测试设备 该设备会被加入...
在推荐系统中需要为算法工程师、策略工程师完成多种实验，我们还提供了a/b testing服务，帮助用户配置AB测试服务。由于阿里云提供多样的存储选项，我们支持将数据存储于Hologres、BE、OTS和Redis中。具体选择哪一种存储方式，后续文档将...
一、上下架设置 在推荐系统中，主要通过pub_time与expire_time这2个字段实现新闻的自动上下架：pub_time：内容、新闻发布时的时间（秒级时间戳）。1、本字段用于判断内容是否为最新发布。2、本字段为必填字段，如果不填写将直接影响算法...
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。...
您可以根据自身业务特点配置推荐策略，从而使推荐系统实现预期的推荐逻辑。说明 系统将根据您配置的推荐策略尽可能全面满足您的诉求，但是对于可推荐物品不足的情况，推荐策略也可能无法满足，这种情况建议您减少推荐策略并丰富物品数量、...
使用RAM用户搭建PAI-Rec推荐系统，至少需要为该RAM用户设置以下角色：云产品 角色 相关文档说明 DataWorks 开发、部署和运维。附录：预设角色权限列表（空间级）MaxCompute 建议创建DataWorks为 简单模式：用户在MaxCompute中选择role_...
当用户触发行为后，需要通过服务端SDK接口/通过友盟APP版SDK上报的形式同步到智能推荐系统。二、商品类目信息优化 传统的I2I（ItemCF）算法，能够依据行为学习出item之间的相似度，产出item之间相似度分数。这种方法可能会发现一些认知程度...
智能推荐系统持续的产生指标，用户不需要关心指标的计算流程。云监控 阿里云平台的产品。智能推荐将计算好的运行指标同步到云监控，用户通过 云监控控制台 查看指标，并且可以添加报警，购买了智能推荐产品的用户可以免费试用云监控查看...
本文为您介绍直播推荐的相关字段，帮助您构建一个全面的直播推荐系统，通过分析用户的特征、直播内容的特征以及用户对直播内容的行为，实现个性化推荐。说明 下表是直播推荐场景建议准备的用户表、物品表、行为表的字段，字段越完善越丰富...
如果需要使用历史数据做不同时间段的对比，也需要确认使用推荐系统前后采集口径是否一致，不一致的话需要明确原因，看是否可以做修正，亦或选择上线推荐系统后自行做分流ABtest测试对比。3、确保两侧流量分配的随机性 效果对比时为了确保...
具体配置如图：示例 3 基于新品最新发布时间优先扶持 在创作积极度较高的内容社区，几乎每小时都会发布上万级别的新内容，尤其是当社区属性与时间、时事本身有所关联，如热点事件跟踪、热议话题等，均要求推荐系统能够根据最新发布的内容...
流量调控解决方案优势 扶持效果好：“流量调控”是基于PAI-Rec推荐系统架构而开发的流量干预功能，在不扰乱推荐系统整体推荐逻辑的基础上对所选物品池进行精准流量干预。效果可量化：与传统的“加权”方式相比，“流量调控”功能以物品池的...
本文为您介绍视频推荐的相关字段，帮助您构建一个全面的视频推荐系统，通过分析用户的特征、视频内容的特征以及用户对视频内容的行为，实现个性化推荐。说明 下表是视频推荐场景建议准备的用户表、物品表、行为表的字段，字段越完善越丰富...
2023.2.8 所有新闻、内容行业用户 流量调控“流量调控”功能支持人工干预推荐系统流量的分发，给予圈选的物品一定的流量扶持，具体功能如下：选品方式：支持指定入围条件选品（按照条件动态筛选）和指定物品id+type选品（物品固定不变）两...