相关推荐算法-相关推荐算法文档介绍内容-阿里云

停用词过滤

Designer 支持通过可视化或PAI命令方式，配置停用词过滤算法组件相关参数。组件配置您可以使用以下任意一种方式，配置停用词过滤组件参数。方式一：可视化方式在 Designer 工作流页面配置组件参数。页签参数描述字段设置待过滤列 ...

IDaaS 的数据安全规则

CIAM在数据安全上的保障主要由以下几部分构成：系统密钥算法密钥轮转敏感数据脱敏系统密钥算法在这里您可以看到您系统所有加密数据所使用的加密算法以及相关信息。加密服务一般为默认，如需要KMS密钥服务请联系IDaaS团队密钥...

单模型部署在线服务

相关文档您可以前往PAI-EAS模型在线服务页面，查看已部署服务的状态，或对服务进行管理操作。详情请参见管理EAS模型在线服务。部署模型服务后，支持通过Designer的更新EAS服务(beta)组件，来定时更新已部署的服务，详情请参见在线模型...

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...

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...

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...

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...

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][-...

什么是智能推荐AIRec

相关推荐 主要用于当终端用户的兴趣已基本确定时，我们将根据确定的兴趣集中点（某1/N个商品、某1/N篇文章）并根据终端用户海量行为计算与分析找到动态关联的推荐内容进行推荐，根据推荐内容之间的属性与特征相关度找到静态关联内容进行...

数据对接期

曝光数据作为用户后续任何行为数据的前提，对于智能推荐算法来说是必须的，但如果您暂时没有办法提供准确的曝光数据，您可以选择让AIRec智能推荐自动补足曝光数据，以快速启动实例。如您需要开启此功能：操作设置：在智能推荐控制台中，...

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...

概述

冷启动对推荐系统来说是一个挑战，究其原因是因为现有的推荐算法，无论是召回、粗排还是精排模块，都对新用户、新物品不友好，它们往往过度依赖系统收集到的用户行为数据，而新用户和新物品的行为数据是很少的。这就导致新物品能够获得的...

获取推荐结果

缺省则按照默认算法推荐。clearExposure string 是否清空曝光过滤记录否 clearExposure=true时，会清空掉当前用户的曝光过滤记录，该用户将被允许看到之前已曝光过的item，重新开始累计曝光过滤物品。不需要时不传值即可。通过服务端SDK...

实验参数配置

算法策略面向算法同学开放的业务策略集合，直接影响推荐算法的效果，需要通过实验经过一段时间对效果的验证后，才允许在场景内推全实验。配置算法策略的一个配置项。配置key 配置项的标识。召回表用于召回的数据表，可描述物品与物品...

PAI-REC推荐算法定制的最佳实践文档

阅读指引：为方便用户快捷体验PAI-REC产品，本文提供了一份公开数据集，用户可按照文档说明按步体验PAI-REC推荐算法定制的召回、特征工程、精排等关键功能的配置，生成代码并部署到 DataWorks 相应的业务流程中。1.克隆公开数据集我们在可...

电商网站智能推荐

在商品页面为您提供产品的相关推荐。在网站首页为您提供焦点图推荐和热门推荐。可以扩展至新闻资讯、视频直播和社交领域。方案介绍实现电商网站智能推荐方案的流程如下：日志服务对行为数据进行埋点。上传行为日志并推送至MaxCompute。...

快速启动AIRec冷启动版

使用智能推荐冷启动版服务时，您需要上传三张表的数据，分别为用户表、物品表、与行为表，上传规范详见：冷启动版数据规范说明行为表需要圈选至少20万用户的历史行为数据上传，作为初始数据用于训练模型，以便提供后续推荐算法服务，同时...

算法管理

算法信息主要包括算法能力集（算法支持的视频检测及分析能力）、算法能力值（算法最多支持的可分析视频流数量）、用户自定义的算法名称及版本号以及存储算法包的OSS相关信息。算法能力集算法能力集可以理解为算法的标签，指算法支持的视频...

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/...

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...

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...

云产品依赖与授权：Designer

依赖的其他云产品：MaxCompute Designer中提供上百种基于MaxCompute框架实现的自研算法，如果需要使用相关算法您就需要开通MaxCompute，您可以在使用过程中遇到提示按需开通。细分场景场景说明操作引导链接开通MaxCompute 建议您使用主...

监测和诊断eRDMA

其他INFO信息：eRDMA相关配置信息，如安装模式、驱动版本以及CC算法等。正常情况下执行diagnose工具的效果如下，表示所有检测均通过。当前eRDMA基础功能检测包含如下16个检测项，如果某一项出错，请按照如下方式解决：检测项说明期望输出...

组件参考：所有组件汇总

推荐方法 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。ALS矩阵分解交替最小二乘ALS（Alternating Least Squares）算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解，评估...

策略配置

操作指南相关度因子定义：最多支持配置三个相关度因子，支持对因子排序，系统将优先按照高优的相关度因子为用户推荐物品，其次再按照其他维度推荐。新品定义：配置新品时间窗，后续配置“新品强推”规则将依据这个时间窗判断新品。说明 ...

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...

基于回归算法实现农业贷款发放预测

线性回归是数理统计中的回归分析方法，可以确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。Designer预置了线性回归算法模板，便于您通过农业贷款的历史发放情况，快速...相关文档关于算法组件更详细的内容介绍，请参见：线性回归过滤与映射

管控台概览

右侧栏为该场景核心算法逻辑，包括核心信息提取、Query分段结果拓展、多条拓展结果合并、结构化查询和相关性查询四大步骤。步骤一：核心信息提取，提取Query关键词信息。步骤二：Query分段结果拓展，针对提取的关键词进行解释释义。步骤三...

服务初始化

后续如 A/B 实验、数据诊断、推荐算法定制、在线推荐引擎服务的更新部署等功能都需要在运维与实验操作台中操作。为了能够快捷地选择到已开通的服务和引擎资源，我们需要这些资源的基础信息配置在运维与实验操作台中：a.使用 admin/admin ...

预测学生考试成绩

Designer预置了逻辑回归算法模板，便于您基于中学生的家庭背景及在校行为，通过逻辑回归算法快速生成期末成绩预测模型，从而获得影响中学生学业的关键因素。本文为您介绍逻辑回归算法预置模板的具体使用方法。背景信息通过本工作流获得...

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...

算法组件常见问题

本文为您介绍算法组件的相关问题。Designer算法支持哪些MaxCompute数据类型的字段 x13-auto-arima组件运行报错 Doc2Vec组件运行报错CallExecutorToParseTaskFail 如何将运行画布节点输出的临时表数据进行持久化存储？运行组件报错：提示...

支持向量机

支持向量机（SVM）是在分类分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法，也被拓展运用于回归问题。支持向量机在高维度或无穷维度空间中，构建一个超平面或者一系列的超平面，可以用于分类、回归或者别的任务。直观地看，借助超平面去...

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...

DeepFM算法

本文介绍了DeepFM算法相关内容。简介 DeepFM将深度学习模型（DNN）和因子分解机（FM）模型结合，同时支持学习低阶显式特征组合和高阶隐式特征组合，不需要人工做特征工程，常用于推荐系统或广告系统。输入通常有以下两类特征：类别特征...

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...

使用EasyRec构建推荐模型

背景信息 EasyRec算法库是阿里云 PAI 的推荐算法工具，包含DeepFM、DIN、MultiTower及DSSM等经典推荐排序和召回算法，可以帮助您在PAI平台上快速训练推荐算法模型、验证模型效果及部署。EasyRec算法库已经在信息推送、游戏、直播及竞价广告...

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...

开通并授权依赖的阿里云产品

依赖的其他云产品：MaxCompute Designer中提供上百种基于MaxCompute框架实现的自研算法，如果需要使用相关算法您就需要开通MaxCompute，您可以在使用过程中遇到提示按需开通。细分场景场景说明操作引导链接开通MaxCompute 建议您使用主...