推荐系统 RES-召回策略:业务规则-基于历史行为记忆生成候选集

时间：2024-09-07 16:00:55

推荐系统 RES 算法介绍及参数说明

业务规则-基于历史行为记忆生成候选集可以从用户历史行为数据中筛选出发生过某些行为的物品(例如，筛选出曾经点击过5次的物品)。此策略适用于“看了又看”，“买了又买”等推荐场景。

表5 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集参数说明
参数名称	说明
名称	策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。
描述	策略的具体描述。
频次	“相对时间间隔”：指定历史行为时间段，选取数据中每个用户最靠后的行为数据的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “绝对时间间隔”：指定历史行为时间段，选取数据中每个用户距离现在时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “行为类型”：指定行为类型。 “最小次数”：行为次数下界，高于此的物品才会被选中。默认为1。 “最大次数”：行为次数上界，低于此的物品才会被选中。单击，增加频次。你可以单击右侧的删除该频次。
最大推荐结果数	最多生成多少个推荐结果。默认为100。
开启调度	开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。 “调度周期”：调度周期可选“天”或“周”。 “调度类型”：包括自定义和间隔调度。 “开始调度时间”：选择具体的调度时间。当调度周期选择为“周”时，可在此下拉框中勾选星期一到星期天的任一天进行调度。 “时间间隔”：如果选择的调度类型为间隔调度，需要配置调度的时间间隔。