推荐系统算法-推荐系统算法文档介绍内容-阿里云

Contextual Bandit 算法

LinUCB算法的优势：计算复杂度与arm的数量成线性关系支持动态变化的候选arm集合参考资料 Contextual Bandit算法在推荐系统中的实现及应用在生产环境的推荐系统中部署Contextual bandit算法的经验和陷阱 Using Multi-armed Bandit to ...

概述

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...

应用场景

商品推荐基于图的推荐算法是当前推荐系统中的一种重要的技术方向，在兼顾了推荐精度的同时，还能让模型具备较好的可解释性。通过图的共性关系发现和分析方法，通过计算共同邻居数进行相似节点推荐。适用于电商、保险的商品推荐场景。社交...

置顶管理

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...2.置顶物品由于下架或者过期导致的失效情况，系统将自动用算法推荐的结果在置顶物品后面补位。

坑位策略

如果没有填写strategy字段，系统将按照算法推荐返回物品，此时不会应用坑位策略。说明 1.首次请求的物品数returnCount应该大于或等于最大坑位位置号码，否则靠后的坑位无法生效。2.由于下架或者过期导致坑位内所有物品失效的情况下，系统将...

行业运营版功能详解

AIRec智能推荐行业运营版版本功能详解行业运营版简介行业运营版是AIRec智能推荐专为中小型流量推荐场景打造的智能推荐算法，行业运营版拥有完整的阿里巴巴自研推荐算法体验行业运营版特色丰富的行业模板包含电商、新闻、内容行业算法...

算法配置版功能详解

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...

整体配置概述

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，我们还准备了a/b testing服务，帮助用户配置AB测试服务。由于阿里云上的存储多样，我们支持把数据放在Hologres、BE、OTS、Redis中，具体选择哪一种存储，后面的文档会具体介绍。当...

选型介绍

商用类型阿里云智能推荐AIRec主要支持三种商用版本，分别为行业运营版、算法配置版和冷启动版。这三种版本的区别如下：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 ...

PAI语法

PAI组件包括数据预处理、特征工程、统计分析、异常检测、推荐算法、时间序列、视觉类算法、语音类算法等。不同的PAI组件，其调用参数一般不同，通常情况下，PAI命令调用语法格式如下所示。PAI-name COMPONENT[-project algo_public][-...

智能评审

评审人推荐评审人推荐算法主要基于以下条件衡量分析：文件特征：评审人评审过同一个文件或同一个目录下的文件；评论特征：评审人评论过同一个文件或同一个目录下的文件；分支特征：评审人参与过同一个目标分支的评审；历史评审人特征：...

实验参数配置

智能推荐标准版算法配置+实验平台新功能介绍：一、实验目的为优化某个指标如点击率、停留时长等，需要制定至少两个方案，在同一时间维度将客户端用户流量对应分成几组，在保证每组客户端用户特征相同的前提下，您可以分别看到不同的方案...

概览

面向AIGC中文文生图模型的WebUI使用 AI个人写真 推荐算法定制概述推荐解决方案综述灵骏智算资源组使用指南智能文创解决方案智能货柜商品分析解决方案机器阅读理解解决方案多模态检索解决方案工业质检解决方案图像内容风控解决方案 ...

基于向量分析的个性化推荐系统

个性化推荐系统概述以个性化新闻推荐系统为例，一篇新闻包含新闻标题、内容等内容，可以先通过NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）算法，从新闻标题和新闻内容中提取关键词。然后，利用分析型数据库MySQL版向量内置的文本...

快速启动AIRec冷启动版

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，以便提供后续推荐算法服务，同时...

自定义召回模型

智能推荐算法平台已经将包含数据和完整使用链路的推荐召回案例内置于模板业务节点中。在画布左上角的“商品推荐召回模型”，右键从模板创建。会生成如下图所示的实验，先点击运行按钮执行实验。右键数据源，点击查看数据。数据源：本数据源...

DAS Auto Scaling弹性能力

触发带宽弹性伸缩后，带宽规格推荐算法模块将基于训练好的模型结合当前实例的性能数据、带宽规格以及历史性能数据进行计算，产出更适合当前流量的实例带宽规格。带宽规格回缩的触发时机也是结合了实例的性能数据进行判断，当符合带宽规格...

获取推荐结果

缺省则按照默认算法推荐。clearExposure string 是否清空曝光过滤记录否 clearExposure=true时，会清空掉当前用户的曝光过滤记录，该用户将被允许看到之前已曝光过的item，重新开始累计曝光过滤物品。不需要时不传值即可。通过服务端SDK...

SimRank+相似度计算算法

本文介绍了推荐系统中一个常用的协同过滤算法SimRank，包括它的算法原理，及其应用在个性化推荐场景时的改进。同时，本文还描述了如何在生产环境部署SimRank+算法。算法简介 SimRank算法是一种用于衡量结构上下文中个体相似度的方法，其...

选型指导

二、资源选型构建完整的推荐系统，需要一些相对划分独立的数据模块、算法模块、在线链路模块等，需要按照开发习惯、现有业务系统的数据架构，选择合适的资源拼装选型。基于大数据开发实践，我们建议的选型为：序号模块/用途云服务 1 ...

视频个性化推荐（协同过滤）

3.业务意义：该表将作为物品间相关度（Item-to-Item,I2I）推荐引擎的输入数据，权重的引入可体现用户对视频不同行为-在推荐系统中的影响力，可帮助算法准确评估用户对视频内容的兴趣强度。CREATE TABLE IF NOT EXISTS rec_test_etrec_i2i_...

快速入门

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...

使用须知

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...

使用协同过滤实现商品推荐

建议将基于关联规则的推荐作为推荐系统的补充方法。如果需要提高推荐准确率，推荐使用机器学习算法进行模型训练。数据集本工作流数据由天池大赛提供，根据时间将其分为7月份之前和7月份之后的购买行为数据，具体字段如下。字段名含义 ...

什么是推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC

除此之外，如果企业推荐算法、工程团队建设相对年轻，我们建议对接初期，采用阿里算法团队基于行业定制的算法模型来启动服务，一方面可辅助企业在短期内完成完整推荐系统的部署，另一方面可助力企业开发者快速上手、自主完成模型训练、效果...

关于开通云产品的方案建议

对于DAU小于5万的客户 推荐系统可以用相对简单的方案，以便控制成本并提高业务的推荐效果：召回模型：使用etrec、swing、分组热门等；不使用向量召回模型，可以节约在线的向量召回。排序模型：使用相对简单的单目标多塔模型，推理速度快...

DescribeDefaultAlgorithms-获取默认算法信息

scategory experimentValue string 算法配置项实验值 300 name string 算法配置项 name（说明：系统默认算法，控制台需要通过美杜莎获取，用户自定义算法，后端会返回 name）I2I算法 defaultValue string 算法默认值对于 i2i,hot,new 等...

基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回

本文为您介绍如何使用二部图GraphSAGE算法，快速生成推荐召回场景中的User和Item向量。背景信息图神经网络是深度学习的热点发展方向，PAI开源Graph-Learn框架，提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法，而GraphSAGE为...

IDaaS 的数据安全规则

CIAM在数据安全上的保障主要由以下几部分构成：系统密钥算法密钥轮转敏感数据脱敏系统密钥算法在这里您可以看到您系统所有加密数据所使用的加密算法以及相关信息。加密服务一般为默认，如需要KMS密钥服务请联系IDaaS团队密钥...

性能测试工具-Shell

配置被测表的压缩算法，可选项有：#NONE LZO ZSTD SNAPPY GZ LZ4 ZSTD 等#注意部分被测系统可能不支持指定的压缩算法#云Lindorm推荐使用ZSTD ahbench.table.compression=SNAPPY#配置被测表的编码算法，可选项有：#NONE DIFF INDEX#注意部分...

调整物品特征优先级，适配行业特征优化效果

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 ...

行业算法模型介绍

智能推荐根据不同的行业提供了归档的如下几类算法模型，您可以通过在线实验平台的实验参数配置针对性的进行开启或关闭以及具体算法子类型的优化。一、基于物品的协同过滤算法协同过滤算法主要分为基于物品的协同过滤算法、基于用户的协同...

新增脱敏算法

在新增算法面板中，选择并配置一种脱敏算法。系统内置5种脱敏算法：哈希：MD5：一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个128位（16字节）的散列值。SHA1：一种密码散列数，可以生成一个被称为消息摘要的160位（20字节）散列值。SHA...

快速创建会话机器人

问答策略先直出再推荐：系统预置了直出阈值和推荐阈值，每一个问题经过算法计算后呈现的阈值不同，高于直出阈值的问题答案，经过排序后将直接回复，依次排序的问题如高于推荐阈值，将作为推荐推出。只直出：系统只允许高于直出阈值的问题...

调整I2I算法策略，强化实时反馈的用户体验

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...

FM算法

FM（Factorization Machine）算法兼顾特征之间的相互作用，是一种非线性模型，适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型区域...

操作指南

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...

推荐系统算法

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