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。
系统将根据您配置的推荐策略尽可能全面满足您的诉求,但是对于可推荐物品不足的情况,推荐策略也可能无法满足,这种情况建议您减少推荐策略并丰富物品数量、提升物品多样性。
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。
1.行业运营版实例仅支持配置全局维度的去重规则,算法配置版实例支持配置全局维度和场景维度的去重规则。对于算法配置版实例,场景去重规则默认与全局保持一致,也可以定制场景去重规则,实现的效果为:配置场景1的去重规则——根据用户曝光行为过滤且时间窗7天,则在场景1曝光过的物品7天内不会在场景1继续推荐给同一个用户,但是会在其他场景继续推荐给该用户,此外其他场景曝光过的物品也可以在场景1继续推荐给该用户。
2.如果您的物品数目较少,可以适当缩短时间窗或打开“保障频繁访问用户的个性化体”开关,以避免过度曝光而无物品可推荐。
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。
1.当返回结果和混排比例乘积出现非整数,将会自动四舍五入。
2.如果指定的类型不存在可推荐物品,本次请求将返回空结果。
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。
1.如果物品不存在相应的字段属性(如渠道),该条规则不产生实际效果,系统将执行默认推荐逻辑。
2.如果配置了按照类目打散,请确保category_level和category_path字段正确匹配,否则系统将按照异常数据过滤掉物品。
3.建议将窗口值设置为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。
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。
业务指标定义仅支持全局维度,其中相关度因子定义支持各个行业,新品定义仅支持新闻、内容行业。
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。
体验优化规则仅支持场景维度,仅支持新闻、内容行业。