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排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算
通用数据由特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成。其路径与“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”结果保存路径一致。 说明： 在使用通用格式数据之前，需要先进行特征工程算子计算。 通用格式数据：从用户属性表、物品属性表和用户操作行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成JSON数据，即内部通用格式。
降权是指定时间区间内用户对物品有过指定的行为类型记录时，将对相应物品进行降权处理。 例如对于用户过去3天内有过曝光行为的物品降权，但是可以对曝光过但是有购买行为的物品进行排除，不对其降权。 时间区间：指定用户行为时间，取值1-7，默认为3。 行为类型：指定行为类型，对有该行为类型的物品进行降权。最多选五种。
推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括： 离线数据源：包含用户类数据，物品类数据，行为数据以及推荐候选列表。 人工推荐策略的候选集（可选）：您可以将人工编辑推荐结果的列表csv文件（即物品ID）存放在OBS桶中。 创建桶的区域需要与RES所在的区域一致。RES目前只支持
tring/strArray/location格式的数据。 否 物品数据 表2 物品数据字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 itemId String 全局唯一物品ID。 是 itemType String 物品的类型，可用于对推荐结果集的多样性控制。包含： item article
包括用户数据、物品数据和行为数据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”和用于近线计算的“用户画像”数据。用户数据记录用户的属性信息，例如地域、爱好等。 物品数据 物品数据包括数据源中的“物品属性表”和用于近线计算的“物品画像”数据。物品数据记录物品的属性信息，例如类别、长度等。
000312" } 物品属性表 物品属性表记录物品的属性信息，例如类别、长度等，属性名和属性值成对出现。 表3 字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 itemId String 物品ID，唯一标识。 是 itemProperties String 描述物品的key-value信
ew行为的物品（如新闻）过滤，使之不进入候选集。 行为类型包括。 view：物品曝光 click：用户点击物品 collect：用户收藏了某个物品 uncollect：用户取消收藏某个物品 search_click：用户点击搜索结果中的物品 comment：用户对物品的评论 share：分享
行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type 否 String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 matrix_factorization
在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户，主体是用户，客体是用户；给物品推荐物品，主体是物品，客体是物品。 纯排序场景中，该参数为传入待排序物品列表的字段，传入物品集供模型排序使用。 rec_num -
列表中展示抽取的物品特征和参数类型，此特征会额外应用于所选字段的功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中： 兴趣属性，此特征将会用于统计用户的兴趣标签，并
作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括： 离线数据源：包含用户类数据，物品类数据，行为数据以及推荐候选列表。 黑名单和白名单：黑名单和白名单的过滤配置，便于用户快速得到有效数据。黑白名单数据都以物品ID的形式在OBS上存储。 操作步骤 登录OBS管理控制台，创建OBS桶。例
行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type 否 String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 matrix_factorization
行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type 否 String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 matrix_factorization
且性别为男性的用户。 物品属性：指定在物品属性中需要过滤的字段，包含属性名和属性值。来源于画像数据，即特征工程中初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子作业输出的数据，物品属性的名称来自于公共配置的全局特征信息文件。如过滤产品颜色为红色且产品品牌为华为的物品。 排序方式 “点击率预估”
要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，单击“预测”后显示预测结果，如图2所示。如果是关联推荐，则需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产
行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 matrix_factorization
应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、
通过SDK导入通道中存储的用户画像实时数据。详情参见上传实时数据。在“用户画像实时导入”右侧，单击打开按钮，在弹出的对话框中进行确认。 物品画像实时导入 通过SDK导通道中存储的物品画像实时数据。在“物品画像实时导入”右侧，单击打开按钮，在弹出的对话框中进行确认。 行为数据实时导入 通过SDK导入通道中存储的
user_id 是 String 用户ID。 items 否 List 由itemid组成的List。需要在部署服务的时候与物品-物品协同过滤算法一起使用，并提供物品-物品相似度查询功能。 others_users 否 List 由userid组成的List。提供多用户候选集查询功能。 context
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