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...
操作指南
AIRec智能推荐 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。您可以在接入实例前，根据数据规范及埋点指南准备介入实例使用的数据。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...
调整新品策略，高效扶持新品流量
流量定义：在智能推荐的默认策略中，将为新品提供2%的流量进行扶持分发，此处的2%代表概率统计维度的比例，即从智能推荐recommend接口推荐出的物品总量中大约有2%的物品属于新品。细节参考：新品分发采用概率统计而非阈值设定的保量策略，...
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。...
算法配置版功能详解
算法配置版简介 算法配置版是AIRec智能推荐为中大型流量、有多个差异化页面需要使用推荐算法的场景打造的版本，算法配置版包括了全部行业运营版的功能与能力，在此之上，算法配置版更增加了实验平台功能，并拥有推荐算法召回链路与排序链路...
开发参考
AIRec智能推荐 AIRec通过服务端SDK上传数据和请求推荐结果，我们提供了多种语言的服务端SDK供您使用。此外，您也可以选择结合友盟SDK来上传同步行为数据至AIRec。服务端SDK 友盟SDK的使用 API概览 推荐全链路深度定制开发平台 PAIRec 基础...
子账号授权
注意 RAM权限管理的其他相关操作，您可参考 RAM访问控制 官方文档，以及 智能推荐访问控制 权限详情，以下将仅以智能推荐产品举例，简单展示相关流程。1、进入RAM控制台 首先确保您登录的是主账号，在阿里云首页搜索”RAM“，点击进入控制...
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...
训练管理
概述 当设置好冷启动场景、归因逻辑并确保数据上传无误后，即可在此处开启开关，开始相关模型训练。训练管理 重要 此页面...推理与调用功能管理 是否开启“推理与调用”功能，开启后即可获取推荐结果，使用推荐服务，同时也会产生相关费用。
通过实例运营策略提升推荐结果多样性
本文向您介绍如何通过使用控制台中的实例运营规则提升推荐结果多样性。注意：实例运营规则面向实例生效，当前实例的所有场景均满足实例运营规则，当场景存在同类型运营规则时，场景的运营规则优先级更高。一、降低用户浏览疲劳度 I 功能...
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...
基础概念
表：术语表 术语 概念 TPP 个性化算法开发平台（The Personalization Platform，简称），面向算法和工程同学，支持召回、在线预测等业务编排的开发平台，专注于推荐、搜索、广告行业。提供成熟的工程框架，帮助算法从资源管理、运维中解决...
自定义排序模型
ServiceType 可选 请求的推荐类型 gul：猜你喜欢 rr：相关推荐 若未填入，则使用请求的场景所配置的推荐类型。UserInfo 可选 请求的用户特征，仅当使用自定义EasyRec排序模型时有效。UserInfo的使用详细说明：格式如下：1、首先准备形如...
指标监控及报警的使用方法
指标 单位 指标计算周期 含义 查询请求量 QPS 1分钟 计算周期内，平均每秒钟的推荐请求个数 推荐接口平均延时 秒 1分钟 推荐请求的平均响应时间 查询限流请求量 QPS 1分钟 平均每秒钟因为限流失败的请求个数 User表使用比率 百分比 10分钟 ...
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...
数据源
完成基本信息配置后，需要向AIRec传入行为/用户/物品数据，这是推荐算法运行过程必要的输入。本文主要介绍数据源的管理和数据接入环节常见问题的诊断方法。一、原始数据源配置 AIRec有两类数据源：启动数据源和实时数据源。启动数据源是在...
通过负反馈功能提升终端用户推荐精准度
背景 在用户与推荐系统互动的过程中，有可能出现不符用户预期的推荐结果，有可能是多样性策略触达的不符预期、人生阶段变化导致的兴趣变动，也有可能是一些话题/图片使得用户感到不适。而负反馈功能即可提供一个推荐系统与终端用户互动的...
友盟SDK整体接入引导
针对推荐触发事件（onRecEvent）的各参数规范的详细说明如下：参数名称 参数含义 参数规范说明 traceId 效果跟踪ID，为ABtest流量标记，由服务器端分配并下发到设备 枚举类型，不能为空，以AIREC_ALIBABA标记使用智能推荐服务的流量 ...
初始化参数说明
参数 类型 描述 value accessKeyId ...目前支持杭州，北京 华东1：airec.cn-hangzhou.aliyuncs.com华北2：airec.cn-beijing.aliyuncs.com instanceId String 智能推荐的实例ID，在控制台可以查询—format—目前只支持JSON格式 FormatType.JSON
冷启动召回
随机召回 推荐召回具体公平但低效的特点，可以作为基准策略。基于规则的召回 根据业务的特点来召回对应的物品。比如相亲平台可以根据地理位置召回同城的异性作为推荐标的。基于内容偏好的召回 统计或建模用户对物品内容（属性）的偏好程度...
Recommend-智能推荐
该接口用于获取指定实例的推荐结果。调试 您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试 授权信息 当前API暂无授权信息透出。请求语法 GET/v2/openapi/...
服务接入步骤导览
推送数据成功后可以获取推荐结果、或者在控制台上进行体验测试，详情请观看以下视频 推送数据的Java代码示例，参考如下：获取推荐结果 获取推荐结果返回空结果的常见原因、及注意事项参考：调用测试 切流验证、效果对比 在这一块需要注意...
通过历史数据启动实例
五、配置实例的服务类型（猜你喜欢、相关推荐）当前版本支持一个实例同时开通猜你喜欢和相关推荐两种服务类型，您可以通过控制台中的场景管理功能创建不同服务类型的场景。I 点击创建场景 在控制台的业务定制功能栏下，点击-场景管理。II...
内容推荐场景
说明 下表是内容场景建议要有的用户表、物品表、行为表的字段，字段越完善越丰富，推荐效果会越好。如能提供下表中没有涵盖到的特征字段，可以在后面追加字段，多多益善 用户表 系统内全部注册用户表，建议每天一个分区，每个分区为当天全...
单品运营
品控策略 您可以通过本功能单独查看及管理您物品池中的每一个物品。...筛选完item后，即可通过控制台对某个item...置顶管理 置顶管理功能支持您将指定的物品置于推荐流顶部，确保用户每次进入推荐页面时最先曝光这些物品。功能使用详见：置顶管理
TPP方案代码SDK
此处变成设置推荐结果 RecommendResultSupport.java 推荐方案出参，继承自RecommendResult，实现了所有父类方法，可以直接使用。最佳实践也是使用此类。Map,Object>models models存储result、attribute、scmid（埋点日志）、trafficLimit...
产品公告
2023年2月8日 推荐策略升级：去重规则、多样性规则草稿功能下线，当前保存的草稿将无法查看。2022年10月31日“自定义时段效果分析”功能下线：控制台“运营助手-效果分析”模块，取消自定义时段的效果分析功能，支持“昨日、近7日、近15日...
ListSceneItems-获取预览结果
type video status string 是否可推荐，1 为可推荐，0 为不可推荐 1 brandId string 品牌 id 123 shopId string 店铺 id 123 pubTime string 发布时间 1612687809 channel string 频道 娱乐 duration string 停留时长 300 author string ...
调整I2I算法策略，强化实时反馈的用户体验
本文将向您介绍，在终端用户在刷新推荐结果的过程中，如果想要更加直观地促进用户感受到“随着兴趣的变化，推荐结果进一步关怀用户兴趣”即“实时反馈”，应当如何配置算法策略、配合相关产品功能从而达到此效果。一、记录用户行为并实时...
调整物品特征优先级，适配行业特征优化效果
本文向您介绍如何通过控制台中的实验，调整召回链路实验规则，进而适配行业的业务特征，达到最优的推荐效果。一、什么是用户偏好二阶传导算法 用户偏好二阶传导算法是阿里内部演进出来，针对特定物品特征的召回链路。可以让产品运营同学，...
自定义指标
编辑指标 已新增好的指标会展示在下方列表中，您可以通过推荐场景和时效对指标进行筛选。已存在的指标可以点击“查看详情”按钮对指标的各项参数进行修改，修改完成后点击保存即可应用。计算指标 点击操作栏的“计算”按钮可以创建计算任务...
基本信息
如果您看到已使用部分呈红色高亮字体，则说明已经超配额，超配额会带来如下影响：如果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。解决办法：需要提前定义兜底策略，业务上涨后需要提升QPS配额，避免造成大幅...
整体配置概述
为了降低推荐引擎的门槛，我们通过全面、细致的配置化来表达推荐召回、过滤、排序、重排的流程。让用户在不用写一行代码的前提条件下，通过配置文件描述整个推荐的流程，包括从什么存储去读取要推荐的候选物品，完成曝光过滤，指定用某种...
什么是召回引擎
阿里云召回引擎BE，是阿里巴巴集团推荐行业自研的召回引擎，提供全面召回的能力，具有高稳定、高性能的索引和查询机制、低运维成本、通过灵活过滤和配置策略加速迭代效率，支持秒级在线实时数据更新等特性 功能特性 BE召回引擎服务具有如下...
产品优势
阿里云智能召回引擎BE，是阿里巴巴集团自研为推荐行业深度定制的召回引擎，提供全面召回的能力，具有高稳定、高性能的索引和查询机制、低运维成本、通过灵活过滤和配置策略加速迭代效率，支持秒级在线实时数据更新，是构建推荐业务的重要...
Java SDK 使用方法
下载地址 AIRec Java SDK 让 Java 开发人员可以非常方便地使用 Java 程序操作智能推荐服务。开发者可以直接使用 Maven依赖添加SDK，也可以下载包到本地。目前，SDK 支持 J2SE 6.0 及以上版本。点击 此处 可以获得最新版 SDK,点击 此处 可以...
产品优势
高稳定性：经过多年双11高并发大流量考验，支持业务流量隔离，支持代码配置分批次、分机房、按实验灰度发布能力，保障稳定性 行业解决方案：专注于推荐、搜索、广告行业解决方案，多年实践经验，支持多类型召回引擎、在线预测服务业务编排...
通过推荐过滤功能实现Feed流个性化过滤
本文将向您介绍如何使用推荐过滤功能，实现推荐场景的按需定制，满足用户的特定浏览喜好。一、背景介绍 在某些猜你喜欢场景当中，用户可能会出于需求或自身喜好与经验，只想要看到属于特定品牌等拥有特定属性的物品，此时可以使用推荐过滤...
SDK更新日志
Java version:2.2.0[2022-12-02]特性：Recommend API新增返回字段(flowWeight，position，traceInfo，message)、支持流量调控相关API.version:2.1.0[2022-07-06]特性：Recommend API支持个性化推荐开关、支持数据诊断相关API.version:2.0.1...
数据查询
通过数据查询功能，您可以查看您推送至AIRec智能推荐服务的数据推送记录，以及查询实例现有user表、item表中的数据。推送消息记录查询 用户和物品的信息可以多次更新，用户行为也可以重复产生（如复购），每次都会产生一条更新记录。您可以...
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