排序策略 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。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM

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根据业务需求，选择所需的字段、设置排序规则后，单击“排序”。 排序规则设置完成后，单击“重置”，可重置排序。 图2 进行排序设置 父主题： 表单管理

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算法结果如何处理和保存 对于边缘算法，算法包会以镜像的方式下发到客户自己配置的边缘节点。算法运行过程在客户的边缘节点进行，分析结果及告警会输出到客户自己配置的路径。 视频智能分析服务只实时分析客户的视频流数据，不存储客户的任何数据。

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提交排序作业 提交排序任务API 查询ModelArts服务AK/SK 关联AK/SK到ModelArts服务 查询ModelArts计算节点规格 父主题： 作业相关API

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使用Elasticsearch自定义规则排序搜索结果 通过Elasticsearch集群可以对搜索结果进行自定义规则排序。 应用场景 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源搜索和分析引擎，支持用户通过自定义规则对搜索结果进行排序。自定义排序允许开发者根据业务需求，定义特定的排序规则，以优化搜索结果的相关性和用户体验。该方案可以用于以下场景：

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（可选）调整员工排序 管理员可调整部门人员的排序，置顶某个员工，方便查看关键人员的信息。 在员工管理界面，单击“调整排序”。 拖动员工信息列表到某个位置，进行排序。 在搜索框中，搜索某个员工，单击，可置顶该员工。 父主题： 通讯录

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排序规则版本函数 pg_collation_actual_version (oid) 描述：返回当前安装在操作系统中的该排序规则对象的实际版本，目前仅对case_insensitive有效。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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排序规则版本函数 pg_collation_actual_version (oid) 描述：返回当前安装在操作系统中的该排序规则对象的实际版本，目前仅对case_insensitive有效。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间

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表单排序 使用说明 表单创建后，在表单开发页面，鼠标左键选中表单直接上下拖动，可调节表单排序。 表单排序 参考登录零代码工作台中操作，登录AstroZero零代码工作台。 在全部应用中，单击应用后的“...”，选择“编辑”，进入编辑应用页面。 鼠标左键选中表单直接上下拖动，即可调节表单排序。

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案例：使排序下推 现象描述 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。 表结构如下所示： 1 2

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案例：使排序下推 在做场景性能测试时，发现某场景大部分时间是CN端在做window agg，占到总执行时间95%以上，系统资源不能充分利用。研究发现该场景的特点是：将两列分别求sum作为一个子查询，外层对两列的和再求和后做trunc，然后排序。可以尝试将语句改写为子查询，使排序下推。

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排序规则版本函数 pg_collation_actual_version (oid) 描述：返回当前安装在操作系统中的该排序规则对象的实际版本，目前仅对case_insensitive有效。 返回值类型：text 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

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，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

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特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的

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自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner，在写入Hudi时加入配置： .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例： public class

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自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner，在写入Hudi时加入配置： .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例： public class

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自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner，在写入Hudi时加入配置： .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例： public class

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自定义排序器 编写自定义排序类继承BulkInsertPartitioner，在写入Hudi时加入配置： .option(BULKINSERT_USER_DEFINED_PARTITIONER_CLASS, <自定义排序类的包名加类名>) 自定义分区排序器样例： public class

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出现，重排序对顺序、词组等的特征会综合考虑。 重排序结果 根据初筛结果，对用户问进行语义识别，并根据相似度得分重新排序，按得分倒序展示结果。 说明： “score”的范围为0~1。请参见 初筛结果和重排序结果对比示例了解初筛结果和重排序结果的不同。 闲聊结果 当重排序结果的最高相

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