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...
时序异常检测
本文介绍异常检测算法的概念和时序异常检测的语法。引擎与版本 时序异常检测仅支持时序引擎。无版本要求。使用限制 时序异常检测必须和 SAMPLE BY 语句搭配使用。功能简介 时序异常检测用于检测指定时间线上异常点的值，支持阿里达摩院自研...
产品概述
产品详细介绍见：什么是召回引擎 个性化算法开发平台TPP 个性化开发平台（The Personalization Platform，简称TPP)，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...
快速购买与创建实例
购买/创建实例 目前个性化算法开发平台TPP暂时只支持包年包月的预付费模式。创建实例准备条件 用户已开通 私网连接privateLink服务，tpp需要使用私网链接为你的VPC实例提供网络接入点。用户VPC可用网段必须属于"10.128.0.0/9","10.0.0.0/10...
CreateDocumentCollection-创建文档库
clip-vit-b-16：CLIP ViT-B/16 模型,512 维,图片向量化算法 clip-vit-l-14：CLIP ViT-L/14 模型,768 维,图片向量化算法 clip-vit-l-14-336px：CLIP ViT-L/14@336px 模型,768 维,图片向量化算法 clip-rn50：CLIP RN50 模型,1024 维,图片向量...
创建方案
登录 个性化算法开发平台控制台。2.在左侧导航栏，单击“个性化算法开发平台->实例列表”。3.在顶部菜单栏，选择要查看的实例所在的目标区域。4.单击实例ID链接，单击 方案管理 菜单，在右侧对话框中单击“创建方案”。5.在弹出的页面中，...
快速创建TPP场景
登录 个性化算法开发平台控制台。2.在左侧导航栏，单击“个性化算法开发平台->实例列表”。3.在顶部菜单栏，选择要查看的实例所在的目标区域。4.单击实例ID链接，单击 场景管理 菜单，在右侧页面中单击“创建场景”。创建场景参数说明如下...
方案配置部署发布
您可以将需要用来实验的参数，抽象为方案的配置。在不同环境或者不同规则下，TPP可以获取到同一配置项的不同取值，方便您用来进行配置实验或者配置灰度（是否需要配置方案默认配置取决于您后续是否要进行配置实验，如果不需要配置实验，您...
调试场景/实验
2.在左侧导航栏，单击“个性化算法开发平台->实例列表”。3.在顶部菜单栏，选择要查看的实例所在的目标区域。4.单击实例ID链接，单击 场景管理 菜单，在右侧页面选择您需要管理的场景，单击场景ID进入场景详情。5.在左侧的菜单中单击“实验...
方案（代码）发布部署
2.在左侧导航栏，单击“个性化算法开发平台->实例列表”。3.在顶部菜单栏，选择要查看的实例所在的目标区域。4.单击实例ID链接，单击 方案管理 菜单，在右侧页面中选择您所需要的方案，进入方案详情。5.单击左侧“发布”菜单，右侧页面展开...
创建场景
登录 个性化算法开发平台控制台。2.在左侧导航栏，单击“个性化算法开发平台->实例列表”。3.在顶部菜单栏，选择要查看的实例所在的目标区域。4.单击实例ID链接，单击 场景管理 菜单，在右侧页面中单击“创建场景”。创建场景参数说明如下...
创建并上线实验
登录 个性化算法开发平台控制台。2.在左侧导航栏，单击“个性化算法开发平台->实例列表”。3.在顶部菜单栏，选择要查看的实例所在的目标区域。4.单击实例ID链接，单击 场景管理 菜单，在右侧页面选择您需要管理的场景，单击场景ID进入场景...
Contextual Bandit 算法
赌徒要去摇老虎机，走进赌场一看，一排老虎机，外表一模一样，但是每个老虎机吐钱的概率可不一样，他不知道每个老虎机吐钱的概率分布是什么，那么每次该选择哪个老虎机可以做到最大化收益呢？这就是多臂赌博机问题（Multi-armed bandit ...
【通知】慢SQL的模板化算法优化
变更内容 慢SQL的模板化算法优化如下：提升效率，降低计算资源消耗。优化相同类型的SQL的模板化算法，同一类的SQL进行模板化后，生成一个模板。原始SQL：INSERT INTO study(name,age,score)VALUES('jam',10,90)INSERT INTO study(name,age,...
行业算法版介绍
行业算法版特性 智能 内置丰富的定制化算法模型，并结合不同行业搜索特点，推出行业召回、排序算法，保障更优搜索效果。灵活、可定制 开发者可基于自身业务特性与数据，定制相应的算法模型、应用结构、数据处理、查询分析、排序等配置，...
部署架构
图一：个性化算法开发平台TPP架构图 网络图 TPP方案代码访问用户的召回&排序服务 弹性网卡（ENI）是一种可以附加到专有网络（VPC）类型ECS实例上的虚拟网卡，多网卡的具体描述见：https://help.aliyun.com/document_detail/58496.html 。...
选型介绍
冷启动版会结合友盟+产品，利用友盟+数据洞察Embedding数据，补全新用户画像，最大化数据优势，短期内取得效果提升。冷启动版的功能范围与行业运营版、算法配置版不同，如您不清楚选择哪个版本，可联系我们的技术支持同学。产品试用 我们...
包年包月资源隔离
由于每个MaxCompute项目对计算资源（CU）的需求不一致，需要对CU按照项目进行隔离，以便实现CU使用率最大化。本文为您介绍如何通过MaxCompute管理控制台的配额（Quota）管理功能隔离MaxCompute包年包月CU。背景信息 您可以通过MaxCompute...
什么是向量检索服务
高性能低成本：有限成本下实现最大化性能并满足业务的需求。多场景适配：结合超参调优和复合索引等方法，提高系统的自动化能力，以及增强用户的易用性。超大规模索引构建和检索：引入复合性检索算法，精于工程实现和算法底层优化，低成本...
产品优势
行业算法版 智能 内置丰富的定制化算法模型，并结合不同行业搜索特点，推出行业召回、排序算法，保障更优搜索效果。灵活、可定制 开发者可基于自身业务特性与数据，定制相应的算法模型、应用结构、数据处理、查询分析、排序等配置，满足...
梯度提升回归树算法（GBRT）
前向分布算法的思想是基于当前模型和拟合函数来选择合适的决策树函数，从而最小化损失函数。GBRT主要有以下两部分组成：回归树（Regression Tree（RT））：回归树是决策树类别之一，用来预测实际值。GBRT算法是一种迭代的回归树算法，由多...
产品简介
该产品支持文本实体抽取、文本分类、关键短语抽取、情感分析、关系抽取、短文本匹配、商品评价解析等NLP定制化算法能力，用户无需拥有丰富的算法背景，仅需标注或上传适量文档数据，即可通过平台获得优质的NLP算法模型。三 企业智能搜索 ...
图算法
图计算服务GraphCompute新增图算法分析功能，提供分析查询一体化解决方案，方便用户快速进行全图数据分析。功能介绍 图计算服务GraphCompute新增图算法功能，基于当前服务的数据进行算法执行，方便用户快速进行全图数据的分析。只需要开通...
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...
AIRec智能推荐效果评估指南与策略调整介绍
实验建立等操作详见参考文档：实验参数配置 实验效果分析 此外，如您有其他定制化算法调优需求，可联系我们进行评估。七、效果观察 AIRec提供了上述“评估指标”当中的一系列报表可供您评估，在控制台“效果分析”处即可查看，详见：切...
PageRank
PageRank算法用于衡量网页的重要性。它通过分析超链接，认为链接到某网页的数量和质量可以表明该网页的重要性。网页获得的链接越多，它的排名越高，同时，链接来源的权重也会影响最终的PageRank分数。PageRank组件能够输出各节点的权重。...
PS线性回归
最大迭代次数 算法进行的最大迭代次数。如果 最大迭代次数 为 0，则算法迭代次数无限制。最小收敛误差 优化算法终止条件。最大特征ID 最大的特征ID或特征维度，该参数取值可以大于实际值。如果未配置该参数，则系统启动SQL任务自动计算。...
异常检测
异常检测通过人工智能算法识别费用波动异常，帮助用户及时发现预期外费用。功能说明 异常检测通过人工智能算法实现，您可自定义异常检测的灵敏程度，系统智能识别费用波动异常，从而实现自动监控、发现和预警预期外异常费用，帮助用户及时...
岭回归训练
岭回归（Tikhonov regularization）算法是对不适定问题进行回归分析时，最常用的正则化方法。岭回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍岭回归训练组件的配置方法。使用限制 支持的计算...
逻辑回归二分类
逻辑回归的训练过程是利用最大似然估计方法，寻找能够最大化训练数据集中样本类别之间的差异性的模型参数。在二分类问题中，逻辑回归将输入数据特征映射到一个二元分类输出，即预测样本属于正例或负例的概率。组件截图 二、参数说明 字段...
Lasso回归训练
Lasso（Least absolute shrinkage and selection operator）回归算法是一种压缩估计算法。Lasso回归训练组件基于该算法，支持稀疏、稠密两种数据格式，且支持带权重样本的训练。本文为您介绍Lasso回归训练组件的配置方法。使用限制 支持的...
LightGBM
它可以说是分布式的，高效的，有以下优势：更快的训练效率 低内存使用 更高的准确率 支持并行化学习 可以处理大规模数据 与常见的机器学习算法对比，速度是非常快的。计算逻辑原理 LightGBM 通过叶分裂(Leaf-wise)策略来生长树。每次从当前...
基于图算法实现金融风控
本文为您介绍如何基于图算法，实现金融风控。背景信息 图算法通常适用于关系网状的业务场景。与常规结构化数据不同，图算法将数据整理为首尾相连的关系图谱，需要考虑边和点。PAI提供了丰富的图算法组件，包括K-Core、最大联通子图及标签...
偏最小二乘回归
是 2[1,99999999]是否归一化 是否对训练数据做归一化处理。是 是 是 否 最大迭代次数 奇异值分解乘幂法的最大迭代次数。是 500[1,10000]迭代截止条件 乘幂法迭代截止条件中使用的收敛准则公差。是 1e-06[0,1]测试集比例 测试模型的数据占总...
预测式外呼
调度算法会综合考虑当前坐席的在线数量、空闲情况、外呼号码的呼叫频率限制、电话接通率、通话等待时长、通话时长、话后处理时长等因素，并考虑呼损（客户接通后等待坐席服务过程中挂机）的情况下，通过自动尝试、自动调整、自动学习来控制...
K均值聚类
K均值聚类通过试图分离 n 个相等方差组的样本来聚集数据，用最小化或者簇内和平方的标准。该算法需要指定簇的数量，它可以很好地扩展到大量样本，并已经被广泛应用于许多不同的领域。计算逻辑原理 K-means通常分为三个步骤：1.选择初始质心...
实例基础配置
在您创建个性化算法开发平台（TPP）实例后，您可以登录控制台查看实例的基本信息。操作步骤 1.登录 个性化算法开发平台控制台。2.在左侧导航栏，单击“个性化算法开发平台->实例列表”。3.在顶部菜单栏，选择要查看的实例所在的目标区域。4...
概述
物联网边缘计算提供算法应用，供您为视频设备配置算法，处理视频数据。同时提供算法服务，支撑您管理算法任务。背景信息 当前物联网行业中，算法开发没有统一的算法定义和开发规范，自主开发的成本高，是业务中的一大痛点。物联网边缘计算...
TDE透明数据加密
加密模块 我们期望对所有的用户数据按照Page的粒度进行加密，加密方法采用AES-128/256加密算法（产品化默认使用AES-256）。(page LSN，page number)作为每个数据页加密的IV，IV是可以保证相同内容加密出不同结果的初始向量。每个Page的头部...
TDE透明数据加密
加密模块 我们期望对所有的用户数据按照Page的粒度进行加密，加密方法采用AES-128/256加密算法（产品化默认使用AES-256）。(page LSN，page number)作为每个数据页加密的IV，IV是可以保证相同内容加密出不同结果的初始向量。每个Page的头部...
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