行业算法模型介绍
智能推荐根据不同的行业提供了归档的如下几类算法模型，您可以通过在线实验平台的实验参数配置针对性的进行开启或关闭以及具体算法子类型的优化。一、基于物品的协同过滤算法 协同过滤算法主要分为基于物品的协同过滤算法、基于用户的协同...
通过阿里云百炼搭建专属大模型应用
参数 说明 向量维度 包含：通用文本向量（1536）算法自定义向量（1024）推荐使用算法自定义向量（1024）。中文分词器 仅支持默认分词器。区域 AnalyticDB PostgreSQL版 实例所在的地域。目前仅支持 北京。选择实例 选择 AnalyticDB ...
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。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件，您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...
策略配置
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...
SSL-VPN连接常见问题
推荐方案 推荐客户端使用2.4.0及以上版本的OpenVPN，使客户端和SSL服务端之间自行协商加密算法。说明 若客户端使用Tunnelblick软件，则客户端和SSL服务端之间默认动态协商加密算法，将使用双方均支持的最高安全级别的加密算法，您为SSL服务...
V3.3.47版本说明
更新内容 复购预测、货品推荐：优化算法模型、预测任务与关联的受众、行为数据集、商品数据集、商品池之间的删除先后逻辑，完善删除限制。优化新建算法模型的配置项说明，优化剩余可用模型训练任务数、预测任务数展示方式，优化其他多处...
V3.3.28版本说明
V3.3.28推出全新功能模块——智能实验室，包括品牌高潜预测、商品匹配推荐功能，为企业实现精细化运营提供科学的算法策略指导，提升企业会员的复购率、购买力和转化率：品牌高潜预测：基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，预测...
创建和管理IPsec连接（双隧道模式）
说明 如果VPN网关实例的带宽规格为200 Mbps及以上，推荐使用 aes、aes192、aes256 加密算法，不推荐使用 3des 加密算法。aes是一种对称密钥加密算法，提供高强度的加密和解密，在保证数据安全传输的同时对网络延迟、吞吐量、转发性能影响较...
创建和管理IPsec连接（单隧道模式）
说明 如果VPN网关实例的带宽规格为200 Mbps及以上，推荐使用 aes、aes192、aes256 加密算法，不推荐使用 3des 加密算法。aes是一种对称密钥加密算法，提供高强度的加密和解密，在保证数据安全传输的同时对网络延迟、吞吐量、转发性能影响较...
模型配置
在货品推荐中，需要先完成模型配置，当且仅当模型执行成功后，可基于模型进行货品推荐。模型训练成功后，您可以通过模型验证了解该模型的准确率、召回率，并查看商品之间的关联关系。前提条件 算法模型需要依赖行为数据集、商品标签数据集...
苹果ATS证书的选择及配置
证书的哈希算法和密钥长度 哈希算法：上述推荐的证书品牌使用的哈希算法都是SHA256或者更高强度的算法，符合ATS的要求。密钥长度：如果您选择使用系统生成CSR的方式，系统生成的密钥采用的是2,048位的RSA加密算法，完全符合ATS的要求。如果...
存储压缩
LZ4算法的压缩速度和压缩率不如ZSTD，但是解压速度明显优于ZSTD算法，因此对于查询性能要求严格的场景，推荐采用LZ4算法。ZLIB ZSTD LZ4 压缩速度 9.5 MB/s 19.2 MB/s 12.7 MB/s 解压速度 154.9 MB/s 353.4 MB/s 854.4 MB/s 压缩率 3.83 3....
商品推荐任务
算法模型训练成功后，您可以使用算法模型进行货品推荐，得到用户的TopN推荐商品或用户针对某一指定商品的偏好指数。新建推荐任务 说明 新建推荐任务时将使用状态为训练成功的唯一算法模型，请确保本空间当前有训练成功的算法模型，否则不能...
重排配置
控制最小间隔,上面描述的 k 值 WindowSize int 否 窗口大小，上面描述的 n 值 FrequencySize int 否 窗口内重复的次数，上面描述的 m 值 DPPSort DPP多样性打散算法参考资料：《基于行列式点过程的推荐多样性提升算法的直观理解》。...
性能测试工具-Shell
配置被测表的压缩算法，可选项有：#NONE LZO ZSTD SNAPPY GZ LZ4 ZSTD 等#注意部分被测系统可能不支持指定的压缩算法#云Lindorm推荐使用ZSTD ahbench.table.compression=SNAPPY#配置被测表的编码算法，可选项有：#NONE DIFF INDEX#注意部分...
工程架构
架构图 冷启动链路的整体框架如下图所示：冷启动链路流程 App请求推荐服务，获取推荐内容列表 推荐服务调用 冷启动召回模块，获取匹配上的候选物品 推荐服务调用 冷启动算法打分EAS服务，传递参数：待打分候选物品列表，用户/物品特征，...
附录：ACCL环境变量
MP（推荐）RING_CHUNKED BRUCK ACCL_BROADCAST_TYPE 指定Broadcast算法 BN_TREE（默认）FULLMESH ACCL_NUM_QP RDMA网络连接QP数 支持的配置：1~16 推荐的配置：2 ACCL_NUM_SOCKETS TCP网络连接Socket数 支持的配置：1~16 推荐的配置：2 ...
swing推荐
swing推荐是swing的批处理预测组件，您可以使用该组件基于swing训练模型和预测数据进行离线预测。本文为您介绍swing推荐的参数配置。使用限制 支持运行的计算资源为MaxCompute和Flink。组件配置 您可以通过以下任意一种方式，配置swing推荐...
基于Alink框架的FM推荐
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、广告及直播等推荐场景。Designer 预置了FM算法模板，便于您快速构建基于Alink框架的FM推荐模型，快速实现推荐系统并应用于上述场景。本文为您介绍...
快速开始
一、Contextual Bandit 算法的适用范围 Contextual Bandit 算法虽然可以用来解决冷启动问题，但如果在一些基础条件不满足时，算法可能不能很好地收敛。注意：探索流量是否足够。如果一个场景新品数量很大，每时每刻都有新品源源不断地加...
Quick Audience数据集样例
对于货品推荐，若需要通过算法模型训练得到商品类目之间的关联关系，可以将类目做为行为数据集的行为对象（行为对象属性、行为对象属性值、行为对象属性值ID分别记录“类目”、类目名称、类目ID），将类目作为商品标签数据集的数据内容，...
时序异常检测的常见问题
如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），参数调优请参见 分解类算法参数调优。如果您的数据通常通过阈值即可判断异常，那么推荐您优先尝试...
使用Grafana进行异常检测算法调优
如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），参数调优请参见 分解类算法参数调优。如果您的数据通常通过阈值即可判断异常，那么推荐您优先尝试...
使用Grafana进行异常检测算法调优
如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），参数调优请参见 分解类算法参数调优。如果您的数据通常通过阈值即可判断异常，那么推荐您优先尝试...
使用Grafana进行异常检测算法调优
如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），参数调优请参见 分解类算法参数调优。如果您的数据通常通过阈值即可判断异常，那么推荐您优先尝试...
归因配置
概述 在AIRec智能推荐冷启动版中，算法需要有准确连续的归因逻辑，用于判断用户的后续行为（如点击、购买）是否是由于其前置行为（如曝光、点击）导致的。例如某用户在首页场景中点击了某商品进行购买，那么除曝光和点击外，后续用户发生的...
线性回归
实践中推荐使用40bit的加密算法安全强度。训练成功后的模型保存 训练成功后，模型将依据联邦建模双方的特征，分片保存在各自的平台上。训练成功的模型保存在【项目台】-【模型管理】-【模型文件】中，保存名称为${工作流名称}_${建模组件...
逻辑回归二分类
实践中推荐使用40bit的加密算法安全强度。训练成功后的模型保存 训练成功后，模型将依据联邦建模双方的特征，分片保存在各自的平台上。训练成功的模型保存在【项目台】-【模型管理】-【模型文件】中，保存名称为${工作流名称}_${建模组件...
产品计费
第一次使用，建议查看 入门介绍 NLP自然语言处理根据算法种类，分为了基础文本服务（基础版、高级版）、电商行业能力、对话智能服务、通用行业能力、医疗文本分析，其中高级版的中文分词和中文命名实体识别支持词表定制。详情请见 管控台，...
货品推荐概述
货品推荐将基于用户既往购买行为记录，通过训练算法模型，智能解析用户和商品、商品和商品之间的关联关系，提升运营效率，提升品牌转化率和复购率。可用于以下营销场景：基于用户和商品的关联关系，可以实现商品的精细化运营。具体来说，...
SimRank+相似度计算算法
本文介绍了推荐系统中一个常用的协同过滤算法SimRank，包括它的算法原理，及其应用在个性化推荐场景时的改进。同时，本文还描述了如何在生产环境部署SimRank+算法。算法简介 SimRank算法是一种用于衡量结构上下文中个体相似度的方法，其...
关于开通云产品的方案建议
有社交关系的推荐场景建议使用GraphSage等图算法。对于DAU大于50万的客户 如果经常有活动影响推荐系统的效果，可以考虑增加在线学习的方案。即通过Flink实时拼接样本，在线学习模型并且每天多次更新线上的模型。可考虑预付费的MaxCompute...
JAVA
AliNLP2.0 方式调用（推荐）下方代码以词性标注算法为例，请求其它算法详见下方文档：更换API请求，替换代码中的aciontName和请求参数即可 import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;import com.aliyuncs.IAcsClient;import ...
配置蓝图交互逻辑
} 上面的算法是简单的伪随机代码，推荐采用 Crypto.getRandomValues()算法。抽奖算法，给定 start、end,给定一个范围内的值*@example start:0 end:10,return 7*@param start {int}*@param end {int}*@return start-end 之间的一个值，包含 ...
配置蓝图交互逻辑
} 上面的算法是简单的伪随机代码，推荐采用 Crypto.getRandomValues()算法。抽奖算法，给定 start、end,给定一个范围内的值*@example start:0 end:10,return 7*@param start {int}*@param end {int}*@return start-end 之间的一个值，包含 ...
阈值检测
每一次新建或修改告警规则时，都推荐您使用 告警数预测 功能，该功能通过算法对历史数据进行分析，对选定时间段内进行告警数预测，方便您调整阈值。更多信息，请参见 告警数预测功能说明。设置 通知策略 和 高级告警设置。参数 说明 通知...
阈值检测
每一次新建或修改告警规则时，都推荐您使用 告警数预测 功能，该功能通过算法对历史数据进行分析，对选定时间段内进行告警数预测，方便您调整阈值。更多信息，请参见 告警数预测功能说明。设置 通知策略 和 高级告警设置。参数 说明 通知...
阈值检测
每一次新建或修改告警规则时，都推荐您使用 告警数预测 功能，该功能通过算法对历史数据进行分析，对选定时间段内进行告警数预测，方便您调整阈值。更多信息，请参见 告警数预测功能说明。设置 告警通知 和 高级告警设置。参数 说明 告警...
快速创建会话机器人
问答策略 先直出再推荐：系统预置了直出阈值和推荐阈值，每一个问题经过算法计算后呈现的阈值不同，高于直出阈值的问题答案，经过排序后将直接回复，依次排序的问题如高于推荐阈值，将作为推荐推出。只直出：系统只允许高于直出阈值的问题...
2022年
2022-04-30 华北2（北京）华东1（杭州）华东2（上海）华南1（深圳）Flink全托管资源管理 Designer 新增异常检测类、推荐类、数据源类、自定义算法类组件 Designer 新增PyAlink脚本、读CSV文件、IForest异常检测、局部异常因子异常检测、One...
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