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實時修正__用戶指南_推薦引擎-阿裏雲

基於物品數據更新的實時修正

推薦引擎支持通過物品數據更新來實時修正在線推薦結果，可被更新的物品數據包括可推薦物品池、基於標簽的推薦候選集和默認推薦候選集。

• 可推薦物品池。該數據是指在數據格式規範中定義的可推薦物品表（rec_item_info），是由您上傳給推薦引擎的。推薦引擎會將此份數據複製到在線存儲中，您可以在在線算法中通過調用getRecItemInfo（）方法進行使用（如何使用請參考在線算法開發手冊中的相關章節）。
• 基於標簽的推薦候選集。該數據是推薦引擎算法規範中定義的一種數據集，通過離線算法進行計算後產生的，您可以通過開發自定義的離線算法來生成符合自己業務需求的推薦候選集。該數據集在離線流程中產生後，推薦引擎會將此份數據複製到在線存儲中，您可以在在線算法中通過調用getTagReclist（）方法進行使用（如何使用請參考在線算法開發手冊中的相關章節）。
• 默認推薦候選集。該數據是推薦引擎算法規範中定義的一種數據集，通過離線算法進行計算後產生的，您可以通過開發自定義的離線算法來生成符合自己業務需求的推薦候選集。該數據集在離線流程中產生後，推薦引擎會將此份數據複製到在線存儲中。想要在在線流程中使用該數據集，請修改對應的在線流程，並在在線流程編輯器的“選擇離線數據”中勾選“RD_DFLT”數據集。若您已勾選該數據集，您可以在在線算法中直接使用（如何使用請參考在線算法開發手冊中的相關章節）。

當您在需要對上述三種推薦候選集數據進行實時更新時（例如新增一個可被推薦的物品），您需要按照以下步驟進行：

1. 調用“數據更新API”進行數據更新，推薦引擎支持您新增、刪除、修改相關的數據信息。API接口的說明可參考API說明文檔。
2. 數據被更新後，您需要確保使用這些推薦候選集的在線算法的計算邏輯是符合您的業務需求，並且在線流程中正確配置了相關的在線算法。

基於用戶行為的實時修正

當您需要根據用戶的實時行為對推薦結果做實時修正（例如用戶當前消費的物品不希望再被推薦），您需要按照以下步驟進行：

1. 按照推薦引擎的日誌埋點規範，進行數據埋點。
2. 調用推薦引擎的日誌埋點規範中的日誌API，接收日誌數據。
3. 新建業務或編輯已有業務，在“配置業務數據表”部分，勾選“使用本產品日誌API接收日誌”。注意，勾選了使用日誌API後，推薦引擎將不再需要您上傳行為表數據到MaxCompute（原ODPS）中。
4. 自定義開發實施修正算法，該算法的開發規範請參考“實時修正算法開發手冊”。推薦引擎暫時不提供默認的實時修正算法。
5. 注冊實時修正算法。進入推薦引擎控製台，依次點擊“算法管理”->“在線算法”->“添加在線算法”，在添加在線算法頁麵，算法類型選擇“實時修正算法”，並頁麵要求輸入其他信息後，點擊“提交”按鈕完成自定義實時修正算法的注冊。
6. 配置實時修正算法。進入推薦引擎控製台，點擊“我的推薦”->選擇目標業務->點擊目標推薦場景名稱，在“編輯推薦場景-配置推薦算法流程”頁麵，點擊“開發測試環境”,此時算法流程列表中“實時修正”列是處於“未設置”狀態，點擊“未設置”即可配置實時修正算法。
7. 在彈出的設置實時修正算法窗口中，選擇對應的實時修正算法，點擊“確定”按鈕。此時在算法流程列表中，被設置了實時修正算法的流程會顯示實時修正算法信息。
8. 測試實時修正算法。在算法流程列表中，點擊“實時修正測試”，進入實時修正測試頁麵。您需要手工輸入測試集的數據，點擊“添加日誌”即可錄入用戶行為數據。錄製完成後點擊“測試”按鈕進行算法測試。
9. 發布實時修正算法。實時修正算法測試完成後，您需要將其發布上線才能在生產環境中進行使用。實時修正算法的發布跟隨算法流程的發布，不需要單獨做上線發布。當算法流程被發布上線後，該實時修正算法也同時被發布上線。

最後更新：2016-11-23 16:04:11

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