服务测试

一、实时推荐接口体验测试

在界面填入指定测试的场景、用户等物料数信息后，点击请求结果，即可获取到当前智能推荐为用户的推荐结果，该测试等同于调用一次获取推荐结果（Recommend）接口。

获取结果后，您可按照自己的口味、兴趣点击/触发其他行为，随后可继续请求结果，测试当前用户的推荐结果是否符合兴趣走向。您可以通过“个性化”开关选择是否为当前用户提供个性化推荐结果。

测试过程中，您触发的行为数据智能推荐将自动为您推送到系统中，并可在行为消息中查看记录。同样地，如果您部署在APP/小程序/PC端时，终端用户实时发生的行为同样需要同步给智能推荐。

体验测试使用如下：通过点击体验测试的返回结果中的点击、收藏、加购、购买，可以自动在后台生成一条行为数据以供测试效果。在我们产生了这些行为后，我们在下一次去请求结果的时候，它就会根据我们的行为有所变化。

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/平台推荐等。“用户历史行为推荐”是指根据用户历史已点击商品，推荐相似商品；“用户偏好推荐”是指根据用户历史已点击商品，判断用户感兴趣的品牌/店铺/标签/频道/作者/平台等，从而推荐满足相同偏好的物品；可见，这两种推荐都能追溯到用户历史的点击行为。如果返回结果是根据用户历史行为、用户偏好而推荐的，点击“详情”字段即可查看历史已点击物品，以及点击行为发生的时间。

此外，如果推荐物品是因为您设置了单品加权、流量调控任务而返回，则会显示“加权”“扶持”的标记。具体推荐原因列表参考返回结果。

具体的行为数据通过数据与记录查询中查看

详见：获取推荐结果

如果在测试过程中遇到了返回空结果，有可能的原因是：

1、请求参数填错：

测试场景填入：scene_id，此项必须保证上报过来的数据中有此场景id；

测试用户填入：user_id，如果填入的user_id未存在user表中，则视为新用户；

推荐物品数：要小于场景可推荐的item数量。且体验测试中推荐物品数最大值=10。

注意：通过服务端SDK获取推荐结果中推荐物品数最大值=50。如果是相关推荐，还需要填入item_id:item_type为请求参数，详情如下2、场景本身可推荐物料过少，当前用户已经刷空场景下的物料池。

3、弹窗InternalServerError错误：偶发网络错误，重试即可，若频繁出现请联系技术支持人员

二、用户推荐历史查询分析

在您通过服务端SDK获取推荐结果之后可以通过本功能查询推荐的历史结果。

使用方法