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通过实例运营策略提升推荐结果多样性

更新时间:2020-08-12 19:56:17

本文向您介绍如何通过使用控制台中的实例运营规则提升推荐结果多样性
注意:实例运营规则面向实例生效,当前实例的所有场景均满足实例运营规则,当场景存在同类型运营规则时,场景的运营规则优先级更高。

曝光过滤

功能说明

当物品被客户端用户浏览、点击过,选定的时间内都不会被再次推荐。

单个场景范围内曝光

默认根据item自身所配置的场景进行曝光记录;即在场景1中曝光的物品,在曝光过滤时间范围内,不但在1中不会重复出现,在场景2中也不会重复出现。
默认选择:在实例范围内;
如果开启,则根据实际投放场景记录。即在场景1中曝光的物品,在曝光过滤时间范围内,在1中不会重复出现,但可能在场景2中重复出现。不建议选择。

快速操作

进入控制台对应红框进行修改

曝光
注意:如果自身item数目较少,可以适当缩短曝光时间避免过度曝光而无item可推荐。**

打散

原理介绍

目前AIrec仅支持根据类目(item表中的category_level)进行打散,您可以指定类目的具体层级和打散的窗口大小,具体如下:假设您的类目只有一个层级,则将会对所有item进行打散处理,如果您有多个类目层级,则将会对您设定的类目层级的item进行打散处理下面为您介绍打散窗口逻辑:
打散1
如上图所示,如果您设定窗口大小为5,那么返回的推荐结果列表,将会保证窗口滑动方向的所有item的子类目类别都是不同的,避免了出现相同类别商品堆积的问题,改善推荐结果体验

快速操作

进入控制台管理页面
打散2
注意:
1、如果item不存在类目属性,将统一按照系统默认处理。
2、如果item包含类目属性,请务必确保category_level和category_path能对应上,否则我们将按照异常数据 过滤处理。
3、如果窗口大小配置为1,则没有任何打散效果。
4、如果层级配置错误,则将返回空结果。
5、建议将窗口大小设置为您的投放页面一屏幕的物品个数+1,最大不超过一屏幕物品个数的1.5倍。

混排

原理介绍

AIrec的混排主要依据item的item_type字段记性操作,您可以指定item_type的混排比例,比如:文章(article)比例50%,图片(image)比例50%

快速操作

配置混排,其中混排内容为智能推荐返回的item列表,选择自己的item类别并设定对应的百分比,推荐结果将按照对应类别对应比例进行返回。

混排
注意:
1、当返回结果和混排比例组合非整数,将会自动四舍五入。
2、如果指定的类别不存在,将返回空结果。
3、如果不指定混排,将按照默认设定返回。
4、所有类型的占比加和要等于100%