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实时修正__用户指南_推荐引擎-阿里云

基于物品数据更新的实时修正

推荐引擎支持通过物品数据更新来实时修正在线推荐结果，可被更新的物品数据包括可推荐物品池、基于标签的推荐候选集和默认推荐候选集。

• 可推荐物品池。该数据是指在数据格式规范中定义的可推荐物品表（rec_item_info），是由您上传给推荐引擎的。推荐引擎会将此份数据复制到在线存储中，您可以在在线算法中通过调用getRecItemInfo（）方法进行使用（如何使用请参考在线算法开发手册中的相关章节）。
• 基于标签的推荐候选集。该数据是推荐引擎算法规范中定义的一种数据集，通过离线算法进行计算后产生的，您可以通过开发自定义的离线算法来生成符合自己业务需求的推荐候选集。该数据集在离线流程中产生后，推荐引擎会将此份数据复制到在线存储中，您可以在在线算法中通过调用getTagReclist（）方法进行使用（如何使用请参考在线算法开发手册中的相关章节）。
• 默认推荐候选集。该数据是推荐引擎算法规范中定义的一种数据集，通过离线算法进行计算后产生的，您可以通过开发自定义的离线算法来生成符合自己业务需求的推荐候选集。该数据集在离线流程中产生后，推荐引擎会将此份数据复制到在线存储中。想要在在线流程中使用该数据集，请修改对应的在线流程，并在在线流程编辑器的“选择离线数据”中勾选“RD_DFLT”数据集。若您已勾选该数据集，您可以在在线算法中直接使用（如何使用请参考在线算法开发手册中的相关章节）。

当您在需要对上述三种推荐候选集数据进行实时更新时（例如新增一个可被推荐的物品），您需要按照以下步骤进行：

1. 调用“数据更新API”进行数据更新，推荐引擎支持您新增、删除、修改相关的数据信息。API接口的说明可参考API说明文档。
2. 数据被更新后，您需要确保使用这些推荐候选集的在线算法的计算逻辑是符合您的业务需求，并且在线流程中正确配置了相关的在线算法。

基于用户行为的实时修正

当您需要根据用户的实时行为对推荐结果做实时修正（例如用户当前消费的物品不希望再被推荐），您需要按照以下步骤进行：

1. 按照推荐引擎的日志埋点规范，进行数据埋点。
2. 调用推荐引擎的日志埋点规范中的日志API，接收日志数据。
3. 新建业务或编辑已有业务，在“配置业务数据表”部分，勾选“使用本产品日志API接收日志”。注意，勾选了使用日志API后，推荐引擎将不再需要您上传行为表数据到MaxCompute（原ODPS）中。
4. 自定义开发实施修正算法，该算法的开发规范请参考“实时修正算法开发手册”。推荐引擎暂时不提供默认的实时修正算法。
5. 注册实时修正算法。进入推荐引擎控制台，依次点击“算法管理”->“在线算法”->“添加在线算法”，在添加在线算法页面，算法类型选择“实时修正算法”，并页面要求输入其他信息后，点击“提交”按钮完成自定义实时修正算法的注册。
6. 配置实时修正算法。进入推荐引擎控制台，点击“我的推荐”->选择目标业务->点击目标推荐场景名称，在“编辑推荐场景-配置推荐算法流程”页面，点击“开发测试环境”,此时算法流程列表中“实时修正”列是处于“未设置”状态，点击“未设置”即可配置实时修正算法。
7. 在弹出的设置实时修正算法窗口中，选择对应的实时修正算法，点击“确定”按钮。此时在算法流程列表中，被设置了实时修正算法的流程会显示实时修正算法信息。
8. 测试实时修正算法。在算法流程列表中，点击“实时修正测试”，进入实时修正测试页面。您需要手工输入测试集的数据，点击“添加日志”即可录入用户行为数据。录制完成后点击“测试”按钮进行算法测试。
9. 发布实时修正算法。实时修正算法测试完成后，您需要将其发布上线才能在生产环境中进行使用。实时修正算法的发布跟随算法流程的发布，不需要单独做上线发布。当算法流程被发布上线后，该实时修正算法也同时被发布上线。

最后更新：2016-11-23 16:04:11

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