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效果测试期及控制台中的问题

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效果测试期

1、商品上、下架的生效时间是多久?

下架实时生效,上架小时级别

控制台中的问题

1、什么是曝光过滤,为什么要有曝光过滤,对使用智能推荐的用户,会有什么影响?

曝光过滤是指,对同一个userId已经推荐过的物品,在接下来一段时间内不会再推荐相同物品。智能推荐设置的曝光过滤的时间为31天,也就是说同样的物品,如果已经被一个指定的userId浏览过,那么31天内,该物品不会再推荐给该userId。注:10小时内依据智能推荐系统记录行为,10小时以后依据用户回传行为。

举例5.1用户A通过userid=1查询推荐系统,召回了itemid=N的数据。此时,智能推荐系统会记录该推荐行为,10小时内不再对userid=1推荐itemid=N的数据。如果用户A没有把userid=1,itemid=N,bhv_type=expose的行为实时回传,10小时后,智能推荐有可能对userid=1推荐出itemid=N的数据如果用户A及时回传了数据,那么31天内,都不会出现重复推荐。

如何使用请参考:通过实例运营策略提升推荐结果多样性

2、什么是曝光行为,上传的行为数据必须要有曝光和点击这两种行为吗?

曝光对应的是行为(behavior)表的bhv_type字段,是上传用户行为的一种类型。一条物品展示给用户一次,就算做一条曝光行为。曝光数据对于智能推荐而言是必须数据,如果您没有曝光数据,在初始化启动服务时需要构造曝光数据,并埋点采集曝光行为以增量形式上报。

目前智能推荐支持多种行为,具体参考各行业的数据规范:电商行业新闻行业内容行业,算法模型训练的目标是用户的点击行为占比更好(CTR)。后期智能推荐会开放更多的行为类型的支持。

关于如何定义曝光行为,如果埋点参见 曝光行为埋点

3、智能推荐返回的是什么结果?怎么用?

智能推荐返回的是JSON数据。推荐结果字段详解:数据结果traceId: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。调用了阿里推荐引擎而产生的行为数据,填Alibaba;基于自研/运营推荐产生的行为数据,填selfhold。

item_id(物品/物料唯一标识ID)和item_type(物品/物料的类型)作为一条数据的唯一标识。

traceInfo: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: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。

weight:item的权重值。加权填:100,不加权填:1,暂不支持填其他值。

position:内容所在的位置信息。为0,代表首位,1-n依次排开,是模型训练后建议的展示顺序,建议按照位置信息严格投放推荐结果使用流程:推荐结果流程图

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