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更新时间:2020-03-13 11:53:36

数据描述

对于内容型行业的场景,需要准备3张数据表。

  1. 内容表(item):最近场景内全部可以被推荐的内容的全量表。由于item数量受quota限制,建议您上传前做去重处理。item_id与item_type二者同时唯一确定一条item。
  2. 用户表(user):最近系统的全部注册用户表。由于user数量受quota限制,建议您上传前做去重处理。根据您内部的用户标记方法,可以选择方案一均通过imei唯一确认一名用户,方案二通过user_id和imei组合确认一名用户(如登陆用户使用user_id唯一标记,未登陆用户使用imei唯一标记)。请务必确认用户的唯一性并在请求推荐结果时指定用户的唯一标识信息,否则将无法进行千人千面的推荐。
  3. 行为表(behavior):最近一段时间场景的行为数据。我们建议您提供1-2周的数据。如果是全新场景,没有历史数据;或者因为技术原因无法提供行为数据,可以使用我们提供的测试数据,但是在开始一段时间(大约2周)内,模型的效果可能会不太理想,但随着数据的积累,会逐渐上升并最终稳定。

对于这三张表的选填字段,我们建议您尽量上传。在保证选填字段有效性的条件下,这些选填字段越多越准确,模型的效果越好。未填写部分系统内部将渲染成默认值。

表结构

item

字段名 字段类型 是否必需 字段含义 字段值枚举 字段值说明 字段值示例
item_id string 必需 内容唯一标识ID 用户自填 item_id+item_type作为一条数据的唯一标识 34513
item_type string 必需 内容的类型 image
article
video
shortvideo
item
recipe
audio
(如当前类型不满足,请联系技术人员沟通解决方案)
必须与示例中的类型相匹配,否则会混排失效 article
status string 必需 物品状态是否可推荐 0
1
1:可推荐,
0:不可推荐
(用于实时干预)
1
duration string 视频类型必填,其它推荐 时长(秒级,大于等于0,小于 3600 * 10) 用户自填 视频总时长 1000
scene_id string 必需 物品可被投放的子场景ID 用户自填 1、按照字母数字组合方式定义,建议使用首拼或英文与数字组合形式增强可读性
2、场景ID中不能含有英文冒号
3、场景ID不能为-102(内部预留值)
4、英文逗号分隔的若干场景ID。
(用于不同投放页面,使用方式
a101,b102
pub_time string 必需 内容发布时的时间戳(秒级),本字段用于判断内容是否为最新发布 用户自填 对内容有时效性需求的用户,必填。(用于新品的推荐策略 1520327038
expire_time string 推荐 内容失效时间戳(秒级) 用户自填 1、当前服务器时间大于该字段时,item将不被继续推荐。
2、如果所有数据均失效,服务无法启动。
3、置为空代表永不失效
1520327038
last_modify_time string 推荐 内容信息的最后修改时间戳(秒级) 用户自填 如果用户对已经发布了的商品做了较大的更新,同时有时效性的需求,可以更新此字段。同pub time功能类似,共同作用于新品链路。 1520327038
title string 推荐 内容标题 用户自填 用于语义层面深入分析,置空会损失部分算法效果,建议填写 数字时代是最大机遇
weight string 推荐 item加权,加权则填100,不加权则填1,其他值非法,建议加权内容数不超过总数的10% 用户自填 1、置空后,默认值为1
2、设置高权重的物品,将有更高的概率优先推荐
1
category_level string 推荐 类目层级数,例如3级类目 用户自填 如果和category_path数据不匹配,会影响打散功能 3
category_path string 推荐 类目路径,下划线联接 用户自填 1、类目路径,支持多级类目,用下划线联接
2、不可出现英文逗号,英文冒号
(用于打散策略
12_1024_56
tags string 推荐 标签,多个标签使用英文逗号分隔 用户自填 1、主要用于描述物品的特征,由业务方自行运营物品的标签库
2、算法模型会基于标签进行特征分析,根据行为训练用户热点分布。
3、单条内容标签数不能超过100个,标签池总个数不能超过50000 。
4、如果标签属于业务敏感数据,建议映射到数字脱敏上报。
数字化,人工智能,AI
author string 推荐 作者表,多个标签使用英文逗号分隔,单条内容作者数不能超过100个 用户自填
content string 可选 内容正文 用户自填 通常为正文关键片段,最长5000个中英文字符,主要用于语义分析 北京时间6月10日晚,联合国发布全球数字经济未来发展纲领性报告——《数字相互依存的时代——联合国数字合作高级别小组报告》。联合国数字合作高级别小组联合主席马云表示:“我相信数字时代是我们面临的最大机遇。我相信这个新时代的最大风险是错失机会的风险。”
channel string 可选 频道,多个标签使用英文逗号分隔 用户自填
organization string 可选 机构列表,多个标签使用英文逗号分隔 用户自填
pv_cnt string 可选 一个月内曝光次数 用户自填 启动时,如果当前场景行为数据比较稀疏,可以将平台其他场景的行为统计数据放入这些字段,不要求实时性。模型稳定后,如果维护这些字段成本较高,可以低优先级处理 100000
click_cnt string 可选 一个月内点击次数 用户自填 不要求实时性,优先级可以放低 1000
like_cnt string 可选 一个月内点赞次数 用户自填 不要求实时性,优先级可以放低 100
unlike_cnt string 可选 一个月内踩次数 用户自填 不要求实时性,优先级可以放低 100
comment_cnt string 可选 一个月内评论次数 用户自填 不要求实时性,优先级可以放低 100
collect_cnt string 可选 一个月内收藏次数 用户自填 不要求实时性,优先级可以放低 100
share_cnt string 可选 一个月内分享次数 用户自填 不要求实时性,优先级可以放低 100
download_cnt string 可选 一个月内下载次数 用户自填 不要求实时性,优先级可以放低 100
tip_cnt string 可选 一个月内打赏数 用户自填 不要求实时性,优先级可以放低 100
subscribe_cnt string 可选 一个月内关注数 用户自填 不要求实时性,优先级可以放低 100
source_id string 可选 物料经由哪个平台进入场景 用户自填 比如天猫,淘宝等,这个字段可以是平台的id,例如淘宝1,天猫2 1
country string 可选 国家编码 用户自填 ISO3166-1alpha-3 编码 “CHN”(中国)
city string 可选 城市名称 用户自填 杭州、上海
features string 可选 物料特征 用户自填 英文逗号分隔的物料特征;该特征是描述性的
num_features string 可选 物料特征 用户自填 英文逗号分隔的数值型物料特征;必须保证所有物料的该字段逗号个数一致,且字段对齐

user

字段名 字段类型 是否必需 字段含义 字段值枚举 字段值说明 字段值示例
user_id string 必需 用户唯一ID 用户自填 1、注册用户必填
2、user_id 可作为一个用户的唯一标识
1234567
user_id_type string 推荐 用户注册类型 1
2
3
4
1:app注册账号,2:手机号,3:微信号,4:其它 2
imei string 根据选用唯一确认用户信息的方法填写 ,建议填写 安卓:MD5(imei),IOS:MD5(idfa) 用户自填 1、非注册用户必填
2、按照指定要求,mac地址,设备号等无效,会无法使用内部用户画像信息,仅保留曝光过滤功能
imei358800091015835
md5后74f25e604e1a9dde7471fe2e25ae54d0
idfa41B2FD07-695A-4A27-8D26-C30ECE6F7EAD
md5后06e1565409c9fc4887036b97442135ee
third_user_name string 推荐 第三方用户名称 用户自填 jack
third_user_type string 推荐 第三方平台名称 用户自填 wechat
phone_md5 string 推荐 用户手机号的md5值,长度为32位 用户自填 d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
gender string 推荐 性别 male
female
unknown
如果为敏感数据,可进行映射上报,如0-男,1-女 ,2-未知 male
age string 推荐 年龄 用户自填 22
age_group string 推荐 年龄段 用户自填 20-25
country string 推荐 国家编码 用户自填 ISO3166-1 alpha-3 编码 “CHN”(中国)
city string 推荐 城市名称 用户自填 杭州、上海
ip string 推荐 最后登录IP 用户自填 202.113.34.16
device_model string 推荐 设备型号 用户自填 iphoneX
tags string 推荐 用户tags,多个tag使用英文逗号分隔 用户自填 对用户的标签描述 足球,健身,户外
source string 推荐 用户来源 用户自填 今日头条引流
content string 可选 用户描述 用户自填
register_time string 可选 注册时间戳,单位s 用户自填 1520007038
last_login_time string 可选 上次登录时间戳,单位s 用户自填 1520017038
last_modify_time string 可选 用户信息的最后修改时间戳,单位s 用户自填 1520327038
features string 可选 用户特征 用户自填 英文逗号分隔的用户描述性特征,比如画像等
num_features string 可选 用户特征 用户自填 英文逗号分隔的数值型用户特征;必须保证所有物料的该字段逗号个数一致,且字段对齐

behavior

字段名 字段类型 是否必需 字段含义 字段值枚举 字段值说明 字段值示例
item_id string 必需 内容ID 用户自填 需要与item表中的item_id相匹配 34513
item_type string 必需 内容的类型 image
article
video
shortvideo
item
recipe
audio
需要与item表中的item_type相匹配 image
bhv_type string 必需 行为类型,例如曝光、停留、点击、收藏、下载等 expose
click
正例数据click的条数需要小于负例数据expose的条数,否则系统会判断数据异常,无法启动服务 expose
trace_id string 必需 请求追踪/埋点ID。用于在AB实验时区分 调用了阿里推荐引擎 Alibaba
selfhold
1、调用了阿里推荐引擎而产生的行为数据,填Alibaba;没有调用阿里推荐引擎而产生的行为数据,填selfhold
2、主要用于控制台报表分析,效果对比
Alibaba
trace_info string trace_id为Alibaba时必填,其他情况无需填写 请求埋点信息。一次推荐接口调用时将返回该信息,日志记录时带上即可 用户自填 1、阿里流量必需,其它流量置空
2、智能推荐的查询接口返回中,会有trace_info字段,原样返回即可
阿里流量必需
scene_id string 必需 场景ID 用户自填 1、用户产生行为的场景,在对应的item的场景ID中,单值
2、若无法追踪到行为的具体场景ID,填-102。
a101
bhv_time string 推荐 行为发生的时间戳(秒级) 用户自填 用户实际产生行为的时间 1520327038
bhv_value string 推荐 行为详情,例如点击次数,停留时长,购买件数等 用户自填 1、曝光、点击、转发等行为填1即可
2、停留行为需填写停留时长,单位为秒
3、其它行为类型请联系技术开发
500
user_id string 推荐 用户ID 用户自填 1、注册用户需要与user表中相匹配
2、未登录用户访问可不填
1234567
platform string 可选 客户端平台。 用户自填 ios/andriod/h5 ios
imei string 可选 安卓:MD5(imei),IOS:MD5(idfa) 用户自填 1、非注册用户必填
2、按照指定要求,mac地址,设备号等无效,会无法使用内部用户画像信息,仅保留曝光过滤功能
3、32位MD5值
e2fcdb0f4dce45e35fe2823d797333ec
app_version string 可选 app的版本号 用户自填 4.1.10
net_type string 可选 网络型号 用户自填 2G/3G/4G/WIFI 4G
ip string 可选 客户端IP信息 用户自填 234.45.13.14
login string 可选 是否登录用户 0
1
0:未登录
1:登录
1
report_src string 可选 上报来源类型 1
2
1:服务端,2:客户端。 2
device_model string 可选 设备型号 用户自填 iphoneX
longitude string 可选 位置经度 用户自填 128.4
latitude string 可选 位置纬度 用户自填 78.1
module_id string 可选 模块ID 用户自填 114
page_id string 可选 页面ID 用户自填 4
position string 可选 内容所在的位置信息 用户自填 5
message_id string 可选 一条行为的唯一标识 用户自填 若不填写内部将取item_id、item_type、user_id、imei、bhv_type、bhv_time等字段组合去重 5

behavior type

expose 曝光
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