推薦診斷功能提供了一個可視化平臺,用戶可以直觀地查看由推薦接口生成的結果,以及相關的item_id(物品ID)內容。該功能可以有效分析推薦結果,從而幫助用戶判斷當前推薦策略的可靠性。
數據表管理
item信息需要存儲在額外的數據表中,當通過推薦結果獲取到item_id后,可以通過item_id與item信息關聯起來。
在配置過程中,您可以選擇數據表類型,設置數據表名稱以及表的詳細字段等。
診斷方式
推薦結果診斷
使用推薦結果診斷前,請先前往PAI-Rec管理控制臺,在系統配置>全鏈路服務頁面的引擎頁簽中,配置PAI-EAS資源組。
使用推薦接口時需注意,推薦接口返回的數據應為JSON格式,其中必須包含items列表,且列表中的每個元素需至少包含item_id字段。如果推薦接口返回的數據中缺少上述指定字段,可以啟用debug模式調用該接口,該模式下,系統將附加必要的信息到響應中。
請參考下表結構完成相關配置。
返回數據
參數
類型
是否必選
說明
參數
類型
是否必選
說明
code
Integer
否
錯誤碼標識。
200表示成功。
message
String
否
錯誤信息。如果成功則為success。
request_id
String
否
請求唯一標識。
experiment_id
String
否
實驗ID。
size
Integer
否
返回的item數量。
items
Json array
是
返回的推薦條目類別。
item單獨條目的數據
參數
類型
是否必選
說明
參數
類型
是否必選
說明
item_id
String
是
推薦條目ID。
retrieve_id
String
否
召回源標識。
score
Float
否
推薦條目最終得分。
召回ID串診斷
召回ID診斷功能用來評估召回ID列表的可靠性。通過輸入item_id,該功能可獲取并展示item的基本信息,其展現形式與推薦結果診斷保持一致。
用戶行為分析
通過用戶行為分析功能,您可以基于用戶的行為數據,從行為表中提取并展示相關的item_id列表。
您可以在排查工具>數據注冊頁面,設置用戶行為表數據,將uid(用戶ID)作為主鍵記錄。然后前往排查工具>用戶行為查詢頁面關聯用戶行為表和item信息表,并設置過濾條件,進行相關查詢。
用戶行為數據存儲在Hologres中,創建用戶行為表的SQL如下,您也可以根據實際需求擴充更多字段:
BEGIN;
DROP TABLE IF EXISTS "sv_rec"."user_behavior";
CREATE TABLE "sv_rec"."user_behavior" (
"uid" text NOT NULL,
"itemid" text NOT NULL,
"event" text NOT NULL,
"timestamp" timestamptz NOT NULL
);
CALL SET_TABLE_PROPERTY('"sv_rec"."user_behavior"', 'orientation', 'row');
CALL SET_TABLE_PROPERTY('"sv_rec"."user_behavior"', 'clustering_key', '"uid","timestamp:desc"');
CALL SET_TABLE_PROPERTY('"sv_rec"."user_behavior"', 'time_to_live_in_seconds', '2592000');
comment on column "sv_rec"."user_behavior"."uid" is '用戶ID';
comment on column "sv_rec"."user_behavior"."itemid" is 'itemID';
comment on column "sv_rec"."user_behavior"."event" is '用戶的行為事件,包括點擊,收藏,分享等';
comment on column "sv_rec"."user_behavior"."timestamp" is '事件發生時間';
COMMIT;
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- 診斷方式
- 推薦結果診斷
- 召回ID串診斷
- 用戶行為分析