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推薦診斷功能

更新时间:2024-11-04 05:56:34

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。

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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。

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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

    錯誤碼標識。

    200表示成功。

    message

    String

    錯誤信息。如果成功則為success。

    request_id

    String

    請求唯一標識。

    experiment_id

    String

    實驗ID。

    size

    Integer

    返回的item數量。

    items

    Json array

    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

    推薦條目ID。

    retrieve_id

    String

    召回源標識。

    score

    Float

    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。

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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。

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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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  • 數據表管理
  • 診斷方式
  • 推薦結果診斷
  • 召回ID串診斷
  • 用戶行為分析