若您首次搭建推薦系統，缺乏相關技術經驗，且前期存在算法、工程人力不足的情況，我們建議您優先啟用端到端行業推薦服務AIRec服務對接，待您已具備相關技術人員，并希望自主掌控推薦鏈路，我們建議您按照如下步驟進行評估，并與阿里側架構師完成溝通后，啟動服務對接。 如您未完成一、二、三的3個步驟操作，將可能影響您的服務測試體驗。

一、完成行為數據采集

搭建推薦服務，一方面依賴用戶、物料（待推薦內容）特征的豐富，另一方面依賴用戶的行為。 我們建議您在對接推薦服務之前，檢查是否已經具備最基礎的埋點數據，埋點數據至少需包括發生在推薦頁的曝光、點擊、消費（加購、收藏、評論、轉發、點贊、下單、評價）等行為；為對后續效果提升的數據豐富做好基礎，我們也建議您采集全端行為數據，包括但不限于搜索行為、活動參與行為等，以上行為均可應用于模型的訓練與校準。 不清楚需要的數據格式？可以參考DEMO數據。

二、明確推薦場景與核心優化指標

在接入服務之前，需要確認需要部署個性化推薦功能的頁面以及核心的關注指標，指標定義口徑等，方便后續的效果觀察與迭代。 如，以某電商 APP為例， 需要部署個性化推薦功能的頁面為首頁Feed流，其中只要商品內容過審且有庫存的商品均可推薦，核心考察的指標為首頁推薦引導的加購與成交數據，輔助考察的指標為點擊率、用戶停留時長。 以下為部分數據口徑參考， 如，用戶首次對商品的加購行為發生在首頁Feed流，則認為由首頁轉化。 用戶從首頁Feed流直接下單，或從購物車頁下單由首頁引導架構的商品，均認為由首頁轉化。

梳理清楚業務流程、統計口徑，將幫助企業更好地治理埋點數據、明確KPI指標，將更多的精力投入到效果的優化與迭代中，提升企業收益。

三、確認已了解并開通如下資源

以下為完成離線建模所需云產品