推荐算法问题怎么解决-推荐算法问题怎么解决文档介绍内容-阿里云

概述

如何解决冷启动问题 解决推荐系统的冷启动问题的算法（或策略）我总结为：“泛、快、迁、少”四字口诀。泛：即对新物品进行泛化，在属性或主题上往更宽泛的概念上靠。比如，新上架一个商品，可以推荐给以往喜欢同品类的用户，也就是从”...

Contextual Bandit 算法

利用 Bandit 算法设计的推荐算法可以较好地解决上述问题。根据是否考虑上下文特征，Bandit算法分为context-free bandit和contextual bandit两大类。算法伪代码（single-play bandit algorithm）：与传统方法的区别：每个候选商品学习一个...

概览

面向AIGC中文文生图模型的WebUI使用 AI个人写真 推荐算法定制概述推荐解决方案综述灵骏智算资源组使用指南智能文创解决方案智能货柜商品分析解决方案机器阅读理解解决方案多模态检索解决方案工业质检解决方案图像内容风控解决方案 ...

行业运营版功能详解

AIRec智能推荐行业运营版版本功能详解行业运营版简介行业运营版是AIRec智能推荐专为中小型流量推荐场景打造的智能推荐算法，行业运营版拥有完整的阿里巴巴自研推荐算法体验行业运营版特色丰富的行业模板包含电商、新闻、内容行业算法...

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...

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...

PAI语法

PAI组件包括数据预处理、特征工程、统计分析、异常检测、推荐算法、时间序列、视觉类算法、语音类算法等。不同的PAI组件，其调用参数一般不同，通常情况下，PAI命令调用语法格式如下所示。PAI-name COMPONENT[-project algo_public][-...

选型介绍

选型建议行业运营版：建议想要补全推荐算法能力，希望便捷快速的上手使用，同时不需要有过多算法调参能力的客户使用。我们有丰富的运营工具可以供运营与业务人员方便的进行策略效果调优。算法配置版：建议想要补全或增强推荐算法能力，...

智能评审

评审人推荐评审人推荐算法主要基于以下条件衡量分析：文件特征：评审人评审过同一个文件或同一个目录下的文件；评论特征：评审人评论过同一个文件或同一个目录下的文件；分支特征：评审人参与过同一个目标分支的评审；历史评审人特征：...

淘宝App在短视频场景下的IETF QUIC最佳实践

QUIC协议与TCP协议对比既然QUIC协议设计初衷是解决传输层协议问题，与其竞对的就是TCP协议，那么从传输协议特性分析两种协议设计差异，可得出以下对比：QUIC为每个加密级别使用单独的包号空间，除了0-RTT和1-RTT密钥使用相同的包号空间，...

DCDN为淘宝App短视频场景加速的IETF QUIC最佳实践

QUIC协议与TCP协议对比既然QUIC协议设计初衷是解决传输层协议问题，与其竞对的就是TCP协议，那么从传输协议特性分析两种协议设计差异，可得出以下对比：QUIC为每个加密级别使用单独的包号空间，除了0-RTT和1-RTT密钥使用相同的包号空间，...

AIRec智能推荐效果评估指南与策略调整介绍

二、评估指标一般从业务提升角度来讲，使用推荐算法的目的为：1、从海量商品中，聚焦到每个用户，千人千面的筛选出符合每个用户喜好的个性化内容，以提高用户浏览意愿；2、推荐用户感兴趣的商品，提高用户浏览粘度，避免用户因看不到感...

使用须知

3 机器学习PAI 建模、编辑和调度特征工程、样本和模型训练的代码 4 对象存储OSS 存储模型的checkpoint和save model文件，配置文件等 5 推荐全链路深度定制开发平台PAIRec 数据诊断、推荐算法定制、推荐引擎管理、a/b testing实验和报表管理...

Designer概述

区分类型详情从使用场景来区分传统机器学习组件包括数据预处理、特征工程、统计分析、异常检测、推荐算法、时间序列及网络分析等算法组件。深度学习框架组件包括基于PAI-Easy系列的视觉类算法、语音类算法、自然语言处理算法，以及...

Designer使用案例汇总

推荐算法定制案例名称描述特征工程介绍推荐算法定制生成的特征工程。DSSM向量召回介绍推荐解决方案中生成的DSSM（Deep Structured Semantic Model）向量召回。排序介绍推荐解决方案-排序的实现方法。基于etrec的U2I2I召回介绍推荐...

服务测试

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/...

视频个性化推荐（协同过滤）

本案例将以视频社交平台的'猜你喜欢'和'详情页相关推荐'为例，通过推荐算法为用户呈现最符合其兴趣的视频内容为背景，为您介绍在DataWorks中如何使用阿里云PAI的协同过滤算法挖掘深层次的数据关联性，实现视频的个性化推荐。背景信息 ...

机器学习

MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类/回归问题：提供一系列算法如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类/回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型来解决回归问题...

PyAlink脚本

您可以使用PyAlink脚本调用Alink的分类算法做分类、调用回归算法做回归、调用推荐算法做推荐等。PyAlink脚本也支持与其他Designer的算法组件无缝衔接，完成业务链路的搭建及效果验证。本文为您介绍如何使用PyAlink脚本。背景信息 PyAlink...

什么是推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC

使用PAI-REC建设推荐系统的特点是：白盒化：提供大量源代码，让用户理解推荐算法细节，可自定义代码灵活满足业务需求 推荐算法定制：只需配置用户表、物品表、行为表，即可生成召回、排序脚本和配置文件提供完整的引擎管理和实验管理...

置顶管理

概述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。置顶功能可以在个性化推荐的基础上，满足您对推荐结果进行干预的诉求，常用的场景包括：国家领导人新闻置顶、独家新闻置顶、引流商品...

坑位策略

概述配置坑位策略后，推荐流中的特定坑位只从所给定物品池中选品推荐。采用坑位策略后，既能对坑位推荐的物品进行一定干预，又避免像置顶一样每次看到的都是相同物品。常用的场景包括：精品池在靠前的坑位推荐、指定坑位推荐特定类目物品...

机器学习（MADlib）

插件简介 MADlib机器学习模块主要解决以下问题：分类、回归问题：提供一系列算法，如K最近邻、MLP多层感知神经网络、SVM支持向量机、决策树等算法来解决二元分类、回归问题，集成最小二乘法、GLM广义线性回归、逻辑回归、多项式回归等模型...

DAS Auto Scaling弹性能力

触发带宽弹性伸缩后，带宽规格推荐算法模块将基于训练好的模型结合当前实例的性能数据、带宽规格以及历史性能数据进行计算，产出更适合当前流量的实例带宽规格。带宽规格回缩的触发时机也是结合了实例的性能数据进行判断，当符合带宽规格...

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...

产品计费

电商行业能力智能商品发布点击开通点击购买开通NLP自然语言处理行业应用版使用，提供类目预测、品牌预测、价格抽取服务，帮助电商平台快速解决商品发布时的信息结构化问题，结构化后的商品信息可用于搜索、推荐等场景。每个算法服务...

调用通义系列大模型开发应用上架应用商店/微信小程序...

除上述2点要求外，企业还需自行开展安全评估/双新评估（具体要求参见法规《具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务安全评估规定》）并履行算法备案（具体要求参见法规《互联网信息服务算法推荐管理规定》），审批通过后上线。...

获取推荐结果

概述本篇文档将介绍如何从AIRec智能推荐服务获取推荐结果数据，当您请求获取推荐结果的接口时，推荐结果数据将以JSON格式回传给您。本篇文档内容适用版本：行业运营版、算法配置版。参数说明参数类型描述是否必填备注 userId string ...

出错提示“OpenSSH configured to use removed ...

问题原因 OpenSSH服务的配置文件/etc/ssh/sshd_config 中使用了一些不安全或不推荐使用的密码算法（Ciphers）或消息认证码（MACs），可能导致操作系统迁移失败。解决方案远程连接ECS实例。具体操作，请参见通过密码或密钥认证登录Linux...

新功能发布记录

有助于更好的理解推荐算法的原理，校验推荐结果是否符合业务诉求，辅助运营助手、算法调优的相关功能进行迭代。2022.08.29 所有用户返回结果新手引导“新手引导”功能可以帮助快速接入，更好发挥算法效果、提升接入体验：流程引导：围绕...

拒绝推断

拒绝推断（Reject Inference）是一种在金融场景经常和评分卡模型一起使用的数据增强方法，可以用来解决样本偏差问题。本文为您介绍拒绝推断组件的配置方法。算法简介以信贷场景为例，用评分卡模型对用户的偿还、违约情况进行建模时只用到...

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...

电商网站智能推荐

您无需考虑流处理、算法、运维、监控等问题，DataWorks平台一站式解决。用户级数据隔离，敏感信息加密，保障信息安全。算法技术、多模态融合、高效冷启动方案、实时调整策略和模型训练，无需人工干预。多产品之间无缝对接，数据小时级别...

核心自治技术案例解析

算法模型是整个DAS 自动弹性服务的核心，负责对数据库实例的业务负载异常检测和容量规格模型推荐进行计算，解决核心的扩容时机、扩容方式、计算规格选择问题。规格推荐和验证模块生成具体的推荐规范，并检查推荐的规范是否适合数据库实例的...

应用场景

商品推荐基于图的推荐算法是当前推荐系统中的一种重要的技术方向，在兼顾了推荐精度的同时，还能让模型具备较好的可解释性。通过图的共性关系发现和分析方法，通过计算共同邻居数进行相似节点推荐。适用于电商、保险的商品推荐场景。社交...

支持的检测规则

代码补丁推荐服务目前应用于合并请求的代码自动扫描场景，基于最佳实践样本训练的智能代码补丁推荐算法，为开发者提供缺陷补丁建议。JavaScript开发规范（Vue\React）JavaScript 基于《阿里巴巴前端规约》配套的ESLint配置，JavaScript开发...

自定义召回模型

智能推荐算法平台已经将包含数据和完整使用链路的推荐召回案例内置于模板业务节点中。在画布左上角的“商品推荐召回模型”，右键从模板创建。会生成如下图所示的实验，先点击运行按钮执行实验。右键数据源，点击查看数据。数据源：本数据源...

概述

基于 PolarDB for AI 的智能推荐算法和知识图谱技术，再结合阿里巴巴电商策略，为企业提供贯穿推荐能力的一站式服务，助力企业快速过渡冷启动过程。面向不同的业务场景定制个性化解决方案，持续提升核心业务能力，以实现业务营收增长。优势...