渠道订单系统推荐-渠道订单系统推荐文档介绍内容-阿里云

方案背景

大数据计算场景：推荐系统，订单类业务等实时数据计算场景：监控系统，电商数字大屏等样例场景某电商公司为了完成电商运营数据的分析和展示，使用表格存储统一存储电商数据，通过Spark的流批处理离线聚合或实时统计电商数据，最终在...

数据管理

因此请关注不同渠道订单占比的走势适当调整自己的推广渠道及运营方向。2.2.5 交易监控交易监控用于分析单天或单月的付款订单结构，通过树状图展示统计周期内订单数、商品数、客户数、订单来源以及客户结构；该报表同时支持同比和环比的...

数据引入层（ODS）

数据引入层表设计本教程中，在ODS层主要包括的数据有：交易系统订单详情、用户信息详情、商品详情等。这些数据未经处理，是最原始的数据。逻辑上，这些数据都是以二维表的形式存储。虽然严格的说ODS层不属于数仓建模的范畴，但是合理的...

数据引入层（ODS）

数据引入层表设计本教程中，在ODS层主要包括的数据有：交易系统订单详情、用户信息详情、商品详情等。这些数据未经处理，是最原始的数据。逻辑上，这些数据都是以二维表的形式存储。虽然严格的说ODS层不属于数仓建模的范畴，但是合理的...

视频总览

数据准备数据集建模仪表板图表和可视化制作电子表格搭建数据门户移动端查看报表数据权限案例演示业务背景介绍和快速连接数据源创建数据集和数据建模销售额和毛利额月度趋势分析各流量渠道毛利率探索分析异常流量渠道订单明细...

方案背景

订单系统存在于各行各业，例如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。随着互联网的发展以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大。这些为订单系统管理带来了新挑战。需求场景某电商平台A，...

订购定向流量

null：查询失败，请校对参数 customerFlowOrderId String 自定义的渠道订单ID，即入参中的OutBizNo customerFlowRequestId String 订购请求ID，后续查询订购状态的参数说明构成方式：[实例ID]+|+[OutBizNo]例如示例中给的是xgip_preflow_...

准备工作

开始使用表格存储搭建订单系统前，您需要完成以下准备工作。开通表格存储已开通表格存储服务。具体操作，请参见开通表格存储服务。创建表格存储实例实例是您使用和管理表格存储服务的实体，每个实例相当于一个数据库。表格存储对应用...

方案选择

本文主要为您介绍针对订单系统的一些传统解决方案，以及面对亿量级订单，表格存储提供的更全面的解决方案。传统方案一：MySQL分库分表 MySQL自身拥有强大的数据查询、分析功能，基于MySQL创建订单系统，可以应对订单数据多维查询和统计场景...

交易

供货正向订单渠道商在LinkedMall系统内生成的正向订单，主要是分销商向渠道商发起的B2D采购订单。供货逆向订单渠道商在LinkedMall系统内生成的售后单，主要是分销商向渠道商发起的B2D采购订单产生售后，发起的售后单。采购正向订单渠道...

快速玩转Tablestore入门与实战

基于MySQL+Tablestore分层存储架构的大规模订单系统实践-架构篇基于MySQL+Tablestore分层存储架构的大规模订单系统实践-数据同步DTS篇基于MySQL+Tablestore分层存储架构的大规模订单系统实践-数据同步Canal篇基于MySQL+Tablestore分层...

步骤三：创建实时计算表

本文为实时研发基本流程的创建实时计算表步骤，在准备工作中，订单系统MySQL中的oms_order包含了订单的信息，实时任务就需要从这张表中实时的抽取增量数据来计算GMV。现在我们需要创建一个订单表对应的实时元表，可以从订单表中读取增量...

步骤三：创建实时计算表

本文为实时研发基本流程的创建实时计算表步骤，在准备工作中，订单系统MySQL中的oms_order包含了订单的信息，实时任务就需要从这张表中实时的抽取增量数据来计算GMV。现在我们需要创建一个订单表对应的实时元表，可以从订单表中读取增量...

应用场景

该应用场景在阿里巴巴内部得到了广泛的应用，例如淘宝订单系统每天有上万个下游业务，通过数据订阅获取订单系统的实时数据更新，触发自身的变更逻辑。横向扩展读能力传输方式：数据同步对于有大量读请求的应用场景，单个数据库实例可能...

淘宝万亿级交易订单背后的存储引擎

基于X-Engine引擎的历史订单数据库方案交易订单系统在在线库和历史库分离的架构下迭代了十年时间，很多业务代码对这套分离架构做了兼容，考虑到对业务代码改造以及迁移的风险，我们在初期延续了分离架构，只是将原有HBase集群替换成...

合同常见问题

因产品订单系统及类型不同，目前合同分为几种：万网合同，云产品合同，云通信三方产品订单，后付费发票，云通信发票账单合同可以自行进入阿里云控制台-【管理控制台】—费用—【费用中心】—【合同管理】—【合同申请】中来申请您需要的...

什么是推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC

推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC（PAI是Platform of AI的缩写，Rec即Recommendation的简称），是适用于企业开发者自主搭建、开发、迭代、运维的一整套推荐系统平台级服务。推荐系统是一个比较复杂的系统化工程，推荐系统分为离线、在线...

基本概念

在PAI-REC中所有的服务和实验都需要关联一个推荐的场景，例如“首页瀑布流推荐”，“购物车猜你喜欢”，“详情页相关推荐”等等。下面我们介绍创建的细节。推荐场景我们先创建一个推荐场景（建议场景的名称可以说明推荐场景的页面位置），...

Contextual Bandit 算法

然而推荐系统并不能提前知道用户在观察到商品之后如何反馈，也就是不能提前获得本次推荐的收益，唯一能做的就是不停地尝试，并实时收集反馈以便更新自己试错的策略。目的是使得整个过程损失的收益最小。这一过程就类似与一个赌徒在赌场里玩...

效果测试期及控制台中的问题

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...

概述

为什么需要冷启动通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集，这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中，会有源源不断的新用户、新物品加入，这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够...

关于开通云产品的方案建议

对于DAU小于5万的客户 推荐系统可以用相对简单的方案，以便控制成本并提高业务的推荐效果：召回模型：使用etrec、swing、分组热门等；不使用向量召回模型，可以节约在线的向量召回。排序模型：使用相对简单的单目标多塔模型，推理速度快...

疲劳度（原曝光过滤）规则使用说明

结果展示逻辑：即10天之内终端用户浏览过的物品（以智能推荐系统接收到的您回传的终端用户曝光行为数据为准）不会被推荐出来，除非终端用户将物品池刷到只剩3000个物品未浏览的情况下可能出现重复推荐。注意事项：正确回传曝光行为数据。...

操作指南

新手引导准备工作数据埋点指南数据规范推荐全链路深度定制开发平台 PAIRec 推荐系统搭建 AB实验平台实验指标管理数据诊断智能召回引擎BE 实例管理访问控制数据管理服务管理个性化算法开发平台TPP 实例基础配置创建方案创建...

价格说明

预估搭建整套推荐系统资源消耗参考（包含1、2、3收费项）：业务规模资源消耗预估中位数（目录价/月）备注 DAU5万以内 4万推荐方案的复杂性导致费用相差比较大，例如物品和用户的数量，是否使用向量召回、物品冷启动算法、复杂的排序模型...

创建数据源

目前智能推荐的全量数据源只支持ODPS，您需要先将全量启动数据...3、注意：MaxCompute中的全量数据，智能推荐系统只会在初始化时读取一次，后续增量等相关信息不会回写该项目，后续用户对里面的数据进行增删改查，都不会影响智能推荐服务。

全量数据管理概述

数据源相关概念目前智能推荐系统的数据源只支持MaxCompute（ODPS），后续会陆续开放OSS，RDS等其他方式。MaxCompute：大数据计算服务（MaxCompute，原名ODPS）是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案，详情参见 MaxCompute 表：表...

选型指导

推荐全链路深度定制开发平台PAIREC选型主要包括如下两个部分：一、服务选型为便于开发者更加便捷地使用服务，将为企业开发者提供3种不同的推荐算法服务。序号服务类型说明目录价 1 标准版服务推荐引擎配置服务发布管理指标注册与...

快速入门

服务接入步骤导览新手引导准备工作数据埋点指南数据规范推荐全链路深度定制开发平台 PAIRec 若您首次搭建推荐系统，缺乏相关技术经验，且前期存在算法、工程人力不足的情况，我们建议您优先启用端到端行业推荐服务AIRec服务对接，待您...

产品概述

什么是智能推荐AIRec 推荐全链路深度定制开发平台 PAIRec 推荐全链路深度定制开发平台PAIRec（PAI是Platform of AI的缩写，REC即Recommendation的简称），是适用于企业开发者自主搭建、开发、迭代、运维的一整套推荐系统平台级服务。...

配额相关的问题

配额相关的问题 1、超过了设置quota后，推荐系统会如何处理？如果查询QPS超过了购买的配额，智能推荐会做限流处理，禁止掉超过流量部分的访问。如果用户数和物品数超过了购买的配额，所有通过SDK的ADD和UPDATE消息会失败，DELETE消息正常。...

数据埋点指南

本文通过新闻行业举例说明，智能推荐适合什么样的场景，需要怎么样的埋点数据进行模型训练。使用业务场景以智能推荐的猜你喜欢、新闻行业为例，适用于首页的feed流推荐，以优化用户的点击率为主。如下图所示：目的为通过终端用户的浏览...

常见FAQ

一、订单申请问题 1.客户不会填写资料，可不可以帮客户填写？普通登记与加急登记，登记助手可以为客户答疑，但是无法为客户填写；顾问登记与安心登记，客户只需提供基础资料，有专业顾问为客户整理、填写材料。2.客户申请了多个软著，客户...

新手引导

功能背景为了帮助您快速接入AIRec服务，“新手引导”功能带领您step-by-step地完成每个接入环节，即使您不了解推荐系统也可以快速搭建起自己的智能推荐应用。“新手引导”功能将AIRec接入的流程细分为4大模块、11个子环节，每个子环节都...

通过全服务端SDK快速启动实例

如您还没有曝光数据的终端埋点，可以按上图方式选择“否，需特殊处理”，即可切换为推荐系统特殊处理模式，即智能推荐会通过服务端下发请求的方式构建曝光数据。注意：用户系统曝光数据时效原因，将仅支持7天以内的曝光过滤配置，若超出7天...

数据引入层（ODS）

数据引入层表设计本教程中，在ODS层主要包括的数据有：交易系统订单详情、用户信息详情、商品详情等。这些数据未经处理，是最原始的数据。在逻辑层面上，这些数据都是以二维表的形式存储。严格地说，虽然ODS层不属于数仓建模的范畴，但是...

使用须知

若您首次搭建推荐系统，缺乏相关技术经验，且前期存在算法、工程人力不足的情况，我们建议您优先启用端到端行业推荐服务AIRec服务对接，待您已具备相关技术人员，并希望自主掌控推荐链路，我们建议您按照如下步骤进行评估，并与阿里侧架构...

通过友盟+服务端SDK快速启动实例

III 配置实时数据源 1、选择通过友盟SDK上传行为数据（实时上传）如您还没有曝光数据的终端埋点，可以按上图方式选择“否，需特殊处理”，即可切换为推荐系统特殊处理模式，即智能推荐会通过服务端下发请求的方式构建曝光数据。注意：用户...

调整新品策略，高效扶持新品流量

具体配置如图：示例 3 基于新品最新发布时间优先扶持在创作积极度较高的内容社区，几乎每小时都会发布上万级别的新内容，尤其是当社区属性与时间、时事本身有所关联，如热点事件跟踪、热议话题等，均要求推荐系统能够根据最新发布的内容...

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