在使用PAI-Rec的推荐算法定制的过程中，我们可以应用召回模型产出的数据用来作为详情页相关推荐的数据。利用 用户分组热门召回（UserGroupHotRecall）、全局热门召回（UserGlobalHotRecall），作为全局推荐数据的补全数据。也可以使用Spark...
V2 版本 下载地址：linux 版本 mac 版本 mac arm版本 window 版本 下载之后，在类*nix 系统，需要设置下可执行文件。命令：chmod+x pairecmd 创建项目 以创建项目名称 pairec-demo 举例，执行命令后，会在当前目录生成 pairec-demo 目录，...
概述 本实践以电商网站为例，通过日志服务采集日志，将RDS作为后端数据服务、MaxCompute作为数据仓库，并通过DataWorks进行数据同步和处理，使用智能推荐产品搭建电商网站智能推荐系统。电商行业需要向用户推荐的物品包括物流信息、售卖...
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...
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。
另一种情形是，在首页推荐流中，会有图文、视频等多种数据，图文，视频的处理链路是不同的，需要走不同的 pipeline,最终把数据混排在一起。目前通过 PAI-Rec 可以自定义 pipeline 流程，来处理单独的链路而区别于主链路流程。可以通过配置...
点击“推荐方案定制”下的“方案配置”，点击“创建推荐方案”，如下图：创建方案的第一步是配置“环境配置”：场景名称：该推荐方案用于什么场景。离线数据源：MaxCompute项目名称。DataWorks工作空间：用于部署生成的MaxCompute SQL、...
integer 是 10 scene_id 推荐场景ID，用于区分不同推荐场景的请求。String 是 home_feed features 上下文特征。json map 否 {"age":20,"sex":"male"} complex_type_features 复杂类型的上下文特征，如果需要有类型的信息请求模型服务，需要...
说明 下表是内容场景建议要有的用户表、物品表、行为表的字段，字段越完善越丰富，推荐效果会越好。如能提供下表中没有涵盖到的特征字段，可以在后面追加字段，多多益善 用户表 系统内全部注册用户表，建议每天一个分区，每个分区为当天全...
与此同时，阿里云推出的 多端低代码开发平台魔笔（Mobi），以其"可视化搭建+无缝云产品集成"的独特优势，正为企业提供快速、灵活的定制化智能会议系统开发方案。面对当前企业在智能会议系统方面的需求，主要体现在以下几个方面：个性化定制...
编辑指标 在指标项列表中，可以通过推荐场景和时效筛选查看已新增的指标。如果需要修改指标信息，单击目标指标右侧的 详情，然后单击 编辑，对指标的各项参数进行修改，最后单击 保存 即可应用。计算指标 在指标项列表中，单击目标指标右侧...
SubmitFile 提交文件至调度系统开发环境 提交文件至调度系统的开发环境，生成对应的任务。DeployFile 部署文件 发布文件至生产环境。文件夹 文件夹 CreateFolder 创建文件夹 调用CreateFolder创建文件夹。DeleteFolder 删除数据开发页面的...
推荐引擎部署 未找到场景信息（scene:scene_test,not found the scene info）报错示例：报错原因：PAI-Rec 引擎配置中使用到的场景名称(scene_test)，在PAI-Rec控制台-【推荐场景】中不存在 解决方法：在 PAI-Rec 控制台-【推荐场景】中...
说明 下表是电商场景建议要有的用户表、物品表、行为表的字段，字段越完善越丰富，推荐效果会越好。如能提供下表中没有涵盖到的特征字段，可以在后面追加字段，多多益善。不要求字段名称与下面表格中的字段名称完全一致。用户表 系统内全部...
在上一页完成环境配置之后，可以开始“推荐方案定制”的配置；而对于已经创建好的推荐方案，可以点击右侧的“更新方案”开始“推荐方案定制”的配置。“推荐方案定制”是一系列的操作引导，其第一个部分是“数据表配置”，分别添加“行为...
登录 PAI-Rec管理控制台，单击左侧导航栏的 推荐方案定制 数据注册。在 MaxCompute表 页签单击 新增数据表，配置以下参数，然后单击 开始导入。参数 说明 MaxCompute项目 选择用户表所在的MaxCompute项目。MaxCompute表 选择用户表。数据表...
目前Swing i2i作为最重要的基础数据，广泛应用于手淘和PC众多的推荐场景中;除此之外，swing还应用于集团天天动听和阿里妈妈广告业务中，并有显著提升。Swing算法简介 Swing 是阿里巴巴原创的一种新的match算法，不同于传统基于“点”的节点...
1.2 PAI-Rec 服务的 预 式环境 预发环境用PAI-Rec推荐引擎的 后端日志 作为实时行为数据，在预发引擎配置上配置，将在PAI-Rec引擎配置单中增加如下的内容，把引擎后端日志记录到DataHub的pairec_debug_log_prepub上，用于预发环境行为统计...
SQL任务里的自定义UDF需要一些资源，包括FG的共享库，各种配置文件（如fg.json、词典、自定义OP的lib等），以及UDF自己的代码文件（.py），这些资源都需要上传到MaxCompute集群，存储在MaxCompute的分布式文件系统中。执行任务时，每个...
可以验证可用特征，指导离散化参数设置，确定统计用户偏好和物品特征所需的数据时间窗口，以及评估训练样本的数据量需求，从而确保数据质量与模型训练资源的合理配置，提升特征工程的科学性、模型训练的效率及推荐结果的精准度。...
如果有冷启动的链路，推荐使用 Pipeline 来设置冷启动的链路。参考 自定义Pipeline流程。GeneralRankConfs 主链路上的粗排配置对应配置总览中的 GeneralRankConfs，GeneralRankConfs 是一个 Map[string]object 结构，其中 key 为场景，可以...
一键补数介绍 在推出一键补数功能之前，用户需要手动执行大量的补数任务，这不仅耗时耗力，还容易出错。为了解决这一问题，我们推出了一键补数功能。该功能能够自动按照补数顺序展开所有任务，并完成补数任务。如果在补数过程中遇到错误，...
流量会优先匹配非 Base 实验室，当推荐请求没有匹配到非Base实验室时会进入 Base实验室。因此，我们可以只创建一个兜底的实验室。第二步：设置实验层 层和层之间的流量是正交的。我们可以把实验室看作一个容器，实验层可以看作是这种容器中...
模型部署到PAI-EAS介绍 完成补数据和模型训练以后，下一步是将模型...（镜像环境中包括feature-store-python-sdk,pyfg,eascmd64）更多参数说明可以参考 EasyRec Processor（推荐打分服务）完成模型的部署，跳转到PAI-EAS界面查看模型服务。
在排序配置中我们选择添加一个“精排”：精排模型名称：字母加下划线，推荐用：${场景名称}_${模型名称}_rank 精排目标设置：精排目标可以设置多个目标，包含分类和回归目标，详情如下：分类目标 精排目标名称自定义；精排目标表达式，一般...
推荐条目数量不足报警 其中关键配置说明如下，您也可以根据需要进行调整。更多参数配置说明，请参见 创建日志告警监控规则。查询统计：配置为"length of items less than size。表示在5分钟之内，items的数量少于150条时触发报警。添加标注...
PAI-REC控制台推荐方案部署成功如下示例：引擎服务部署成功后，我们可以将其部署到 EAS（模型在线服务）上。流程如下：1.引擎配置 在创建配置单之前首先需要准备数据源，然后再进行后续配置发布即可。根据业务需求进行引擎配置，具体可参考...
进入阿里云实时计算控制台——资源上传页面，上传刚刚下载的Jar包 进入阿里云实时计算控制台——作业开发页面，创建作业——流作业/Jar 配置作业信息，Jar URI 选择刚上传的Jar；Entry Point Class 文本框输入 ...
在具体讲 实验报表来源表之前，我们回顾一下实验的整体架构，如下图：PAI-Rec 引擎是我们的推荐服务，里面集成了配置中心的 SDK，实验信息从配置中心获取到。在推荐服务返回接口中，会记录实验id（exp_id）,以及请求的标识（reqid）等。当...
本文提供 docker-compose 文件快速搭建基于 PAI-Rec 引擎的推荐服务，可以快速了解 PAI-Rec 引擎提供的服务。前提 需要 docker 和 docker-compose 来运行服务。请参见 docker安装 和 docker-compose安装。从本文学到什么 1如何测试引擎提供...
本文档旨在提供一套系统化的方法，通过深层分析来校验特征是否被模型正确接收和处理。前置要求 已成功部署用于排序的 模型服务（例如，在PAI-EAS上）。已成功部署 PAI-Rec引擎服务，并且在引擎或AB实验配置中，已配置调用上述模型服务并...
当客户集成PAI-Rec引擎服务后，引擎服务启动后，会自动拉取实验配置，当推荐请求到来时，SDK会进行实验匹配，并能关联到具体实验的实验参数。通过不同的实验参数，引擎会体现不同的行为，走不同的召回路径，或者调用不同的Rank模型。PAI-...
步骤二：创建PAI DLC节点 登录 DataWorks控制台，单击左侧导航栏的 数据开发与运维 数据开发，在下拉框中选择对应工作空间后单击 进入数据开发。右键单击目标业务流程，选择 新建节点 算法 PAI DLC。在 新建节点 对话框输入节点 名称，单击...
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...
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。...
提交文件至调度系统的开发环境，生成对应的任务。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。请求参数 名称 ...
提交文件至调度系统的开发环境，生成对应的任务。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 下表是API对应的授权信息，可以在RAM权限...
2024-12-19 所有地域 使用新版数据开发（Data Studio）的用户 ADB Spark SQL节点 数据开发新增节点 数据开发新增ADB Spark节点，该节点可进行AnalyticDB Spark任务的开发和周期性调度，以及与其他作业的集成操作。2024-12-19 所有地域 使用...
推荐原因 对于转交的目标负责人，系统的推荐策略（优先级依此降低）：对于生产表，使用有效的开发表的审批负责人，作为生产表的审批负责人。基于产出当前表的任务负责人，推荐表的审批负责人。基于产出生产表的任务负责人，推荐对应开发表...
不同模式工作空间对生产任务开发与运维的影响 对比 简单模式 标准模式（推荐）生产任务开发流程管控差异 任务提交后，您无需发布，即可进入调度系统周期性执行，产出结果数据。（提交-生产）任务需要先提交至开发环境，再执行发布操作，将...