策略配置

概述

在“策略配置”页面下，您可以分别查看并配置全局（即整个实例）推荐策略，也可以配置指定某个场景下的推荐策略。可配置策略包括去重规则、多样性规则、业务指标定义、体验优化规则等。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。

去重规则

功能介绍

在一些业务场景下，算法重复推荐相同物品会导致用户认知疲劳，从而损害用户体验。

例如，用户浏览过某一款面霜但是没有点击查看详情，说明用户可能不感兴趣，这种情况下您希望一段时间内系统不再推荐这个物品给相同用户。通过配置去重规则就可以满足这类诉求。

操作指南

• 根据用户曝光行为过滤：打开开关后，可以设置去重规则时间窗（例如7天），规则生效后已曝光的物品7天内将不会再次推荐给同一个用户。

• 根据用户点击行为过滤：打开开关后，可以设置去重规则时间窗（例如7天），规则生效后用户已点击的物品7天内将不会再次推荐给同一个用户。

• 保障频繁访问用户的个性化体验：打开开关后，当用户频繁访问导致所有内容都曝光过后，已曝光过的内容将自动允许重复推荐。

多样性规则

功能介绍

一些业务场景下，可能会出现同质性物品集中推荐的情况，例如：系统识别到用户对水果感兴趣，增加水果的推荐量，导致屏幕中呈现了多个水果商品；例如：系统识别到用户对短视频类型的物品更感兴趣，因此提高短视频物品的推荐量甚至达到80%，这些情况都会影响推荐结果的多样性并损害用户体验；为了避免同质性物品集中推荐的问题，需要配置多样性规则。

操作指南

• 保证推荐内容类型固定配比（混排）：打开开关后，设置物品类型和对应的占比，需要保证所有类型占比之和为100%。规则生效后，单次请求的推荐结果就会按照设置的物品类型配比进行调整。

• 提升推荐物品【某一维度】的多样性（打散）：对于内容、新闻行业，支持按照作者、类目、类型、渠道四个维度打散；对于电商行业，支持按照店铺、类目、类型、品牌四个维度打散；打开开关后，设置窗口值（例如连续的5个物品），规则生效后一次推荐请求返回结果中，相邻的5个物品在该维度的属性不会相同。

业务指标定义

功能介绍

一些业务场景下，某些物品属性与用户兴趣存在较强的相关度。例如，对于某些垂类内容社区，通过作者可以较大程度判断用户对物品的感兴趣程度。因此，您希望优先按照用户喜欢的作者为用户推荐，这种诉求可以通过定义相关度因子来满足。

对于新闻、短视频等行业，新品优先推荐是较为常见的诉求，因此需要先定义新品的时效，便于系统区分和推荐新品。

操作指南

• 相关度因子定义：最多支持配置三个相关度因子，支持对因子排序，系统将优先按照高优的相关度因子为用户推荐物品，其次再按照其他维度推荐。

• 新品定义：配置新品时间窗，后续配置“新品强推”规则将依据这个时间窗判断新品。

体验优化规则

功能介绍

默认的行业算法模板天然存在一些体验问题，例如出现热点后相似标题内容集中推荐、陈旧的热点内容已失去价值仍然频繁推荐，体验优化规则针对这类问题提供解决方案。

操作指南

新品强推：打开开关后，对于规则生效的场景，系统将优先推荐新品，所有新品推荐完之后才推荐较旧的物品。新品的判断依据为全局维度的“业务指标定义-新品定义”。

避免相似标题集中出现：打开开关后，对于规则生效的场景，系统将根据内置的自然语言处理模型识别相似标题，并避免每次请求的结果中相似标题的内容集中出现。