推荐算法代码-推荐算法代码文档介绍内容-阿里云

方案（代码）发布部署

代码使用方案代码的最新发布版本，包括【预发版本】。例如：当前方案发布，已经部署到预发（预发是版本B），还未部署到正式（正式是版本A），这时调试的代码是版本B。配置使用方案自己的配置，和场景、AB实验无关优先级：预发配置>默认...

TPP方案代码SDK

本文介绍TPP方案代码SDK的使用方法。概况这里的SDK只给出了方案开发必须的最小集合，例如：方案执行的入口XXXSolution.java 方案执行的上下文XXXContext.java 方案执行的结果XXXResult.java 方案生命周期配置LifeCycleConfig.java 常用的...

支持的检测规则

代码补丁推荐服务目前应用于合并请求的代码自动扫描场景，基于最佳实践样本训练的智能代码补丁推荐算法，为开发者提供缺陷补丁建议。JavaScript开发规范（Vue\React）JavaScript 基于《阿里巴巴前端规约》配套的ESLint配置，JavaScript开发...

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...

连接pai-eas

本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的网络问题以及解决方案。前提：pai-eas和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用 TPP不允许调用公网，只能使用VPC地址调用本地测试可以使用公网地址调用 VPC地址调用您的pai-...

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...

选型指导

推荐算法定制可以帮助用户生成相关代码，快速产出召回和排序相关的数据和模型。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...

什么是推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC

因为我们可以从客户埋点的日志开始做数据分析，然后可以根据业务定制出特征工程、召回、排序的算法代码，引擎的配置文件，实验报表指标和统计代码。帮助客户轻松的搭建推荐系统，完善推荐场景，缩短推荐业务的建设和优化的周期。不管客户是...

选型介绍

选型建议行业运营版：建议想要补全推荐算法能力，希望便捷快速的上手使用，同时不需要有过多算法调参能力的客户使用。我们有丰富的运营工具可以供运营与业务人员方便的进行策略效果调优。算法配置版：建议想要补全或增强推荐算法能力，...

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][-...

Contextual Bandit 算法

利用 Bandit 算法设计的推荐算法可以较好地解决上述问题。根据是否考虑上下文特征，Bandit算法分为context-free bandit和contextual bandit两大类。算法伪代码（single-play bandit algorithm）：与传统方法的区别：每个候选商品学习一个...

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：...

使用协同过滤实现商品推荐

在工作流列表，选择推荐算法-商品推荐工作流，单击进入工作流。系统根据预置的模板，自动构建工作流，如下图所示。区域描述 ① 根据关联规则生成推荐列表。将7月份之前的购物行为作为数据源，先通过SQL脚本获取用户购买行为数据，再使用...

概述

冷启动对推荐系统来说是一个挑战，究其原因是因为现有的推荐算法，无论是召回、粗排还是精排模块，都对新用户、新物品不友好，它们往往过度依赖系统收集到的用户行为数据，而新用户和新物品的行为数据是很少的。这就导致新物品能够获得的...

AIRec智能推荐效果评估指南与策略调整介绍

二、评估指标一般从业务提升角度来讲，使用推荐算法的目的为：1、从海量商品中，聚焦到每个用户，千人千面的筛选出符合每个用户喜好的个性化内容，以提高用户浏览意愿；2、推荐用户感兴趣的商品，提高用户浏览粘度，避免用户因看不到感...

数据对接期

曝光数据作为用户后续任何行为数据的前提，对于智能推荐算法来说是必须的，但如果您暂时没有办法提供准确的曝光数据，您可以选择让AIRec智能推荐自动补足曝光数据，以快速启动实例。如您需要开启此功能：操作设置：在智能推荐控制台中，...

数据源

完成基本信息配置后，需要向AIRec传入行为/用户/物品数据，这是推荐算法运行过程必要的输入。本文主要介绍数据源的管理和数据接入环节常见问题的诊断方法。一、原始数据源配置 AIRec有两类数据源：启动数据源和实时数据源。启动数据源是在...

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 ...

使用须知

3 机器学习PAI 建模、编辑和调度特征工程、样本和模型训练的代码 4 对象存储OSS 存储模型的checkpoint和save model文件，配置文件等 5 推荐全链路深度定制开发平台PAIRec 数据诊断、推荐算法定制、推荐引擎管理、a/b testing实验和报表管理...

PAI-EasyVision简介

对于视觉AI应用开发者而言，熟练地运用深度学习CV建模技术存在较高门槛，主要体现在以下几个方面：深度学习算法代码开发成本高，对大量细节进行Debug的代价很高。模型更新迭代快，理解其原理和细节需要花费大量时间。算法训练和推理性能...

Designer概述

区分类型详情从使用场景来区分传统机器学习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、时间序列及网络分析等算法组件。深度学习框架组件包括基于PAI-Easy系列的视觉类算法、语音类算法、自然语言处理算法，以及...

实验参数配置

算法策略面向算法同学开放的业务策略集合，直接影响推荐算法的效果，需要通过实验经过一段时间对效果的验证后，才允许在场景内推全实验。配置算法策略的一个配置项。配置key 配置项的标识。召回表用于召回的数据表，可描述物品与物品...

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...

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...

基本概念

模型（Model）模型是您基于数据集和算法代码通过训练任务产出的结果，可以预测新数据。Processor 在线预测逻辑（模型加载和请求预测逻辑）的程序包，通常与模型文件一起部署，从而获得模型服务。PAI支持以下两类Processor：预置Processor：...

服务测试

在获取推荐结果的同时，我们也会返回推荐的原因，这有助于您更好的理解推荐算法的原理，并校验推荐结果是否符合您的业务诉求。例如：常见的推荐原因有热门物品推荐、新品推荐、根据用户历史行为推荐、用户偏好品牌/店铺/标签/频道/作者/...

新功能发布记录

有助于更好的理解推荐算法的原理，校验推荐结果是否符合业务诉求，辅助运营助手、算法调优的相关功能进行迭代。2022.08.29 所有用户返回结果新手引导“新手引导”功能可以帮助快速接入，更好发挥算法效果、提升接入体验：流程引导：围绕...

准备工作

AIRec推荐算法是需要用户的行为数据来学习用户喜好的。启动数据：指AIRec实例启动之前，准备好的已有的历史数据，该部分数据可以用于模型启动，让其更快的拥有推荐效果。实时数据：实例启动完成后，仅可以通过SDK上传的，增量的数据。...

开发TPP方案代码

（目前个性化算法开发平台代码仓库暂时只支持云效代码管理codeup，后续考虑扩展其他仓库类型）2.下载tpp推荐方案代码模板并且开发业务代码。3.上传到codeup代码仓库。新建Codeup仓库操作步骤 1.登录云效代码管理Codeup控制台（目前可免费...

概述

基于 PolarDB for AI 的智能推荐算法和知识图谱技术，再结合阿里巴巴电商策略，为企业提供贯穿推荐能力的一站式服务，助力企业快速过渡冷启动过程。面向不同的业务场景定制个性化解决方案，持续提升核心业务能力，以实现业务营收增长。优势...

视频个性化推荐（协同过滤）

本案例将以视频社交平台的'猜你喜欢'和'详情页相关推荐'为例，通过推荐算法为用户呈现最符合其兴趣的视频内容为背景，为您介绍在DataWorks中如何使用阿里云PAI的协同过滤算法挖掘深层次的数据关联性，实现视频的个性化推荐。背景信息 ...

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...

PyAlink脚本

您可以使用PyAlink脚本调用Alink的分类算法做分类、调用回归算法做回归、调用推荐算法做推荐等。PyAlink脚本也支持与其他Designer的算法组件无缝衔接，完成业务链路的搭建及效果验证。本文为您介绍如何使用PyAlink脚本。背景信息 PyAlink...

组件参考：所有组件汇总

推荐方法 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。ALS矩阵分解交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估...

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，满足您对推荐结果进行干预的诉求，常用的场景包括：国家领导人新闻置顶、独家新闻置顶、引流商品...

坑位策略

概述配置坑位策略后，推荐流中的特定坑位只从所给定物品池中选品推荐。采用坑位策略后，既能对坑位推荐的物品进行一定干预，又避免像置顶一样每次看到的都是相同物品。常用的场景包括：精品池在靠前的坑位推荐、指定坑位推荐特定类目物品...