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基本概念

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更新时间:2020/06/04 GMT+08:00

推荐系统

推荐系统,是全力提供媒资、短视频、电商等行业的推荐系统解决方案,帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛,提升点击率、留存率和用户体验。

智能场景

针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。

自定义场景

面向了解推荐算法等相关的用户,可自定义推荐中涉及算法的使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。

用户

推荐系统被推荐的对象,一般是指使用业务系统的客户。例如,某电商的客户。

物品

被推荐的内容,一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如,某视频网站的视频。

召回策略

召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。

过滤规则

过滤规则用于生成推荐的过滤集,包含黑白名单、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。

特征工程

特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理,形成的结果用于排序策略的训练。

排序策略

排序策略利用CTR预估或综合性计算的算法给候选集做打分。

在线服务

在线服务应用于做线上推荐,每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数,提供不同的推荐服务。

推荐引擎

以推荐为业务逻辑的引擎,即系统根据配置生成召回集作为起点,输出推荐结果集为终点的引擎。

排序引擎

以排序为业务逻辑的引擎,即用户提供排序集为输入,系统根据排序算法输出排序结果的引擎。

效果评估

指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。

打散

打散是指推荐的结果集中根据物品表的category字段进行打散,避免推荐结果集过于集中。

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