如何组织Grafana

三种方式对比 方式 优势 劣势 文件夹+团队(推荐灵活轻量,允许团队之间灵活共享。更少的配置。Grafana官方后续也会针对当前方式开发更多特性。更多信息,请参见 Grafana官方文档。缺乏工作区的实际隔离。组织 账号登录认证只需配置一次...

如何组织Grafana

三种方式对比 方式 优势 劣势 文件夹+团队(推荐灵活轻量,允许团队之间灵活共享。更少的配置。Grafana官方后续也会针对当前方式开发更多特性。更多信息,请参见 Grafana官方文档。缺乏工作区的实际隔离。组织 账号登录认证只需配置一次...

基础介绍

tablestore,kafka 等,支持阿里云 BE 召回引擎 基于灵活的配置描述推荐流程 集成轻量级 A/B Test 实验平台 支持 FeatureStore 平台,更好的管理特征及数据一致性 支持简单易用的扩展点,方便自定义操作 整体框架 系统架构部署 推荐服务的...

什么是推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC

PAI-REC的推荐模块和链路均依托于阿里云飞天大数据架构,开发者可结合企业技术栈、开发习惯等灵活选型,并对推荐链路的代码可自定义开发,我们提供多种数据诊断分析、推荐结果调试、引擎发布管理等各种工具。通过a/b testing服务和实验报表...

产品概述

什么是推荐全链路深度定制开发平台PAIREC 产品计费 智能召回引擎BE 阿里云召回引擎BE,是阿里巴巴集团推荐行业自研的召回引擎,提供全面召回的能力,具有高稳定、高性能的索引和查询机制、低运维成本、通过灵活过滤和配置策略加速迭代效率...

选型介绍

12800起 功能 内置行业算法模板 支持 支持 运营策略灵活调整 支持 支持 支持多个推荐场景 支持 支持 多路召回算法调参 不支持 支持 在线实验平台ABTest 不支持 支持 自定义特征、样本及训练排序模型 不支持 支持,需搭配购买其他产品实现 ...

冷启动版功能详解

版功能特色 流程可控带来的成本优化 AIRec智能推荐冷启动版为使用流程实现了高度可控制化,流程中的三个主要收费环节分别提供了开关,您可以分别独立控制数据同步、模型训练、推理与调用三个环节功能是否启用,方便您对流程进行灵活的调控...

行业运营版功能详解

接入完成后,控制台可以直接进行推荐测试:丰富的运营工具 AIRec控制台拥有丰富的运营功能,可以灵活调整过滤逻辑、扶持规则、展示多样性等策略,也可以使用流量调控进行流量倾斜,同时产品也拥有完善的效果分析报表供运营人员使用。...

价格说明

推荐全链路深度定制开发平台PAIREC收费由2部分构成,可按照实际的选型、诉求进行灵活调整。收费项1:推荐业务引擎与操作台服务 由于区域资源价格差异,推荐业务引擎按照区域实施差异定价。区域 价格 北京、杭州、上海、深圳 5000元/月 ...

产品优势

阿里云智能召回引擎BE,是阿里巴巴集团自研为推荐行业深度定制的召回引擎,提供全面召回的能力,具有高稳定、高性能的索引和查询机制、低运维成本、通过灵活过滤和配置策略加速迭代效率,支持秒级在线实时数据更新,是构建推荐业务的重要...

服务测试

在正式切流之前,需要通过服务端SDK获取推荐结果进行测试,或在控制台中使用“调用测试”功能进行测试。一、实时推荐接口体验测试 重要 当您已经确认启动数据上报成功了之后,可以在此处进行体验测试。此项测试建议在您正式接入用户流量前...

新功能发布记录

2022.07.16 所有用户 通过实例运营策略提升推荐结果多样性 通过选投策略配置,快速搭建推荐场景 ​ 个性化推荐开关控制 可根据终端用户是否允许系统进行个性化推荐,进行策略调整,当用户关闭个性化推荐时,支持通过传参的方式通知AIRec,...

推荐结果详情

返回参数 名称 类型 描述 Request Id String 当次请求的id Result List返回的推荐结果列表,每一条数据对应一个推荐的Result item,按照推荐顺序排列 Result Item中的参数 名称 类型 描述 TraceId String 回传日志时使用:回传日志时,...

策略配置

概述 在“策略配置”页面下,您可以分别查看并配置全局(即整个实例)推荐策略,也可以配置指定某个场景下的推荐策略。可配置策略包括去重规则、多样性规则、业务指标定义、体验优化规则等。您可以根据自身业务特点配置推荐策略,从而使...

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 ...

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...

基础概念

BE 阿里云智能召回引擎BE,是阿里巴巴集团自研为推荐行业深度定制的召回引擎,提供全面召回的能力,具有高稳定、高性能的索引和查询机制、低运维成本、通过灵活过滤和配置策略加速迭代效率,支持秒级在线实时数据更新,是构建推荐业务的...

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...

服务调试

概述 服务调试功能可以方便的让您在控制台上测试推荐服务,该功能等同于调用推荐接口(获取推荐结果),您可以对推荐服务进行完整的功能测试。服务调试操作 在指定测试的场景、用户ID、设备标记等信息后,点击请求结果,可以获取到当前智能...

效果测试期及控制台中的问题

如果用户A没有把userid=1,itemid=N,bhv_type=expose的行为实时回传,10小时后,智能推荐有可能对userid=1推荐出itemid=N的数据如果用户A及时回传了数据,那么31天内,都不会出现重复推荐。如何使用请参考:通过实例运营策略提升推荐结果...

准备工作期

常见使用位置:首页,购物车页,订单页 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(某一个商品、某一篇文章)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...

什么是智能推荐AIRec

阿里云智能推荐AIRec(Artificial Intelligence Recommendation,简称AIRec)基于阿里巴巴大数据和人工智能技术,结合在电商、内容、新闻资讯、视频直播和社交等多个行业领域的积累,为全球企业及开发者提供个性化推荐服务。您只需要按约定...

基本概念

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...

什么是召回引擎

阿里云召回引擎BE,是阿里巴巴集团推荐行业自研的召回引擎,提供全面召回的能力,具有高稳定、高性能的索引和查询机制、低运维成本、通过灵活过滤和配置策略加速迭代效率,支持秒级在线实时数据更新等特性 功能特性 BE召回引擎服务具有如下...

使用须知

若您首次搭建推荐系统,缺乏相关技术经验,且前期存在算法、工程人力不足的情况,我们建议您优先启用端到端行业推荐服务AIRec服务对接,待您已具备相关技术人员,并希望自主掌控推荐链路,我们建议您按照如下步骤进行评估,并与阿里侧架构...

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...

基本概念

在PAI-REC中所有的服务和实验都需要关联一个推荐的场景,例如“首页瀑布流推荐”,“购物车猜你喜欢”,“详情页相关推荐”等等。下面我们介绍创建的细节。推荐场景 我们先创建一个推荐场景(建议场景的名称可以说明推荐场景的页面位置),...

概述

为什么需要冷启动 通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集,这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中,会有源源不断的新用户、新物品加入,这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够...

获取推荐结果(冷启动版)

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:冷启动版。参数说明 请求参数:参数 类型 描述 是否必填 userId string 用户唯一...

友盟创建应用及埋点

3.推荐事件埋点 推荐SDK是强规范,故进行了事件封装,将所有行为封装为onRecevent函数,以保证推荐场景对数据的高质量要求。针对推荐触发事件(onRecEvent)的各参数规范的详细说明如下:参数名称 参数含义 参数规范说明 traceId 效果跟踪...

创建数据源

目前智能推荐的全量数据源只支持ODPS,您需要先将全量启动数据上传至对应的DataWorks(MaxCompute:原ODPS)项目中。如果已经有ODPS的项目,可以忽略此步骤。DataWorks(数据工场)是基于MaxCompute(原ODPS)作为核心的PaaS平台产品,详情...

疲劳度(原曝光过滤)规则使用说明

随着终端用户不断刷新推荐结果的过程中,如果持续刷到已经看过(expose)的内容,将会逐渐丧失新鲜感、导致浏览疲劳,所以一般会设置一个时间周期,来保证在此周期内终端用户不会刷到已经看过的内容。在配置疲劳度(原曝光过滤)规则时,有...

工程架构

架构图 冷启动链路的整体框架如下图所示:冷启动链路流程 App请求推荐服务,获取推荐内容列表 推荐服务调用 冷启动召回模块,获取匹配上的候选物品 推荐服务调用 冷启动算法打分EAS服务,传递参数:待打分候选物品列表,用户/物品特征,...

计费方式与价格说明

概览 AIRec智能推荐目前有两类版本,分别为冷启动版及商用版,商用版中包含行业运营版与算法配置版。两类版本计费方式不同,冷启动版采用按量付费的收费方式,而商用版则以包年包月的收费方式为准。您可以在下方了解到不同版本的详细计费...

切流与效果观察

举例说明:一个user_id=1的用户,回传了两条行为数据,bhv_type均为expose,但是trace_id分别为Alibaba和selfhold,则我们判断,user_id=1的用户,看到的推荐结果,两次分别是自研系统推荐以及阿里推荐系统推荐,则该用户跨渠道了。...

通过选投策略配置,快速搭建推荐场景

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N个商品、某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...

数据埋点指南

本文通过新闻行业举例说明,智能推荐适合什么样的场景,需要怎么样的埋点数据进行模型训练。使用业务场景 以智能推荐的 猜你喜欢、新闻行业 为例,适用于首页的feed流推荐,以优化用户的点击率为主。如下图所示:目的为通过终端用户的浏览...

快速入门

服务接入步骤导览 新手引导 准备工作 数据埋点指南 数据规范 推荐全链路深度定制开发平台 PAIRec 若您首次搭建推荐系统,缺乏相关技术经验,且前期存在算法、工程人力不足的情况,我们建议您优先启用端到端行业推荐服务AIRec服务对接,待您...

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,...

AIRec智能推荐效果评估指南与策略调整介绍

一、目的 在完成AIRec智能推荐产品的前期接入以后,评估和确定产品可以带来的效果提升,以及与目前自有人工定制/自研推荐策略的区别。同时,您也可以使用AIRec产品拥有的策略运营工具达成您希望实现的业务效果,这些策略也可以通过AIRec...
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