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推荐引擎

实验目标

更新时间:2017-06-07 13:26:11

快速入门介绍

本实验介绍了如何使用数加平台的推荐引擎快速搭建一个推荐服务,并对控制台主要功能项进行深入了解,如资源、业务、场景、算法流程、AB Test 等。

了解完快速入门后,您需要细化自己的推荐场景,将产品上的功能转化为推荐引擎的推荐需求,确定应用内的推荐模块功能、数据来源、接入方式、推荐算法、API对接等需求。充分利用推荐引擎提供的功能来实现自己的产品个性化推荐需求。

对文档或者系统有任何建议或疑问,可以通过阿里云推荐引擎工单反馈给我们,感谢您的大力支持~

实验说明

某影视网站,提供在线观看电影的服务。为了提升用户体验,希望能精准的推荐电影给网站用户。初步计划在两种场景下分别实现个性化的推荐:

第一,当用户进入网站首页时,推荐TA可能喜欢的电影,结合该用户的历史行为信息进行推荐;

第二,当用户进入详情页时,根据当前页面展现的电影信息,结合用户的历史行为信息(注册用户)进行推荐;

本实验将采用周知数据集 MovieLens ,利用阿里云数加平台的个性化推荐,经过简单的数据加工(ETL)和业务场景配置,完成基本的推荐功能。整个实验包含的步骤和主要的操作内容如下:

实验环境架构

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