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實時修正算法開發手冊__算法規範_開發者指南_推薦引擎-阿裏雲

阿裏雲推薦引擎支持兩類實時修正，分別通過數據修正API和實時的用戶行為日誌提交到推薦引擎。數據修正API一般用來解決物品的實時變更需求，比如有新物品上線，或者老物品下架，需要及時調整；利用用戶行為日誌的修正一般用來調整用戶的興趣偏好，根據用戶實時行為進行更有針對性的推薦。阿裏雲推薦引擎會提供默認的修正算法，客戶也可以根據業務需求自己定義。

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先決條件

您需要熟悉基於NodeJS的開發模式，主要包括JS的基本語法+異步編程+函數回調（後兩項為高級進階要求，依您所需要開發的算法複雜度選擇具備即可）。

算法代碼可在推薦引擎提供的界麵中進行編輯修改，並運行在推薦環境中，您不需要在本地搭建NodeJS的環境。

基本知識

一個實時修正算法表現一個函數（一段NodeJS代碼），函數體基本結構如下：

  1. function(logs) { // logs為數組類型，即您通過日誌API上傳的一組原始日誌，每條日誌為string類型
  2.   var callback = this; // 固定寫法，callback為回調函數
  3.   console.log('test log', logs);
  5.   // 定義一個解析日誌內容的方法，依您上傳的日誌格式進行解析。這裏簡單演示一個url請求參數的解析函數
  6.   var parseLog = function(log) {
  7.     var paraobj = {}, fields = log.split('&');
  8.     fields.forEach(function(ele) {
  9.       var tt = ele.split('=');
  10.       var k = decodeURIComponent(tt[0]), v = decodeURIComponent(tt[1]);
  11.       paraobj[k] = v;
  12.     });
  13.     return paraobj;
  14.   }
  16.   // 定義您需要讀取的數據結構
  17.   var DataReader = {
  18.     REC_USER: []
  19.   };
  21.   // 解析當前日誌中每個用戶產生行為的item列表
  22.   var user2rec = {};
  23.   logs.forEach(function(log) {
  24.     var logobj = parseLog(log);
  25.     var user_id = logobj.user_id, item_id = logobj.item_id;
  27.     DataReader.REC_USER.push(user_id);
  28.     user2rec[user_id] = user2rec[user_id] || [];
  29.     user2rec[user_id].push(item_id);
  30.   });
  32.   console.log(JSON.stringify(DataReader));
  33.   // 根據您定義的數據結構讀取在線數據，TOOLBOX的使用方法見下一節詳細說明
  34.   TOOLBOX.read(DataReader, function(err, data) {
  35.     if (err) return callback(err);
  36.     console.log(JSON.stringify(data));
  38.     // 定義您要寫入的數據結構
  39.     var DataWriter = {REC_USER: {}};
  40.     var REC_USER = data.REC_USER;
  41.     // 執行一個簡單邏輯，若當前用戶沒有推薦結果，把他最近產生過行為的item直接作為下次推薦列表
  42.     REC_USER.forEach(function(reclist, idx) {
  43.       var user_id = DataReader.REC_USER[idx];
  44.       if (reclist.length === 0) {
  45.         DataWriter.REC_USER[user_id] = user2rec[user_id].map(function(item_id) {
  46.           return [item_id, 1.0];
  47.         })
  48.       }
  49.     });
  51.     // 根據您定義的結構更新在線數據，TOOLBOX的使用方法見下一節詳細說明
  52.     TOOLBOX.write(DataWriter, callback);
  53.   });
  54. }

SDK內置屬性

TOOLBOX：SDK內置方法

這部分方法以係統內置函數的形式提供，您可以通過TOOLBOX.func_name調用（func_name為具體的方法名稱）。

注：凡下文中提到的一個“推薦列表”在數據類型上均表示為一個二維數組，如[ [‘a’,1.0], [‘b’,0.9], [‘c’,0.8] ]，其中每一維第一位（即例中的’a’,’b’,’c’）固定表示item_id，其餘位數可自定義擴展，如例中的1.0,0.9,0.8表示對應item_id的得分。

TOOLBOX主要包含以下方法：

方法名稱 方法說明 參數列表 返回參數 注意事項
read 讀取一組指定類型的在線數據 DataReader：JSON格式，支持的全部數據類型限定為{“REC_USER”:[], “REC_ITEM”:[], “REC_TAG”:[], “REC_DEFAULT”:1 ,”OTHERS”:[]}，您可以有選擇性地進行屬性填充。其中：
REC_USER：獲取一組針對用戶的推薦列表，取值類型為字符串數組，如[‘user1’,’user2’]；
REC_ITEM：獲取一組針對物品的推薦列表，取值類型為字符串數組，如[‘item1’,’item2’]；
REC_TAG：獲取一組針對自定義Tag的推薦列表，取值類型為字符串數組，如[‘tag1’,’tag2’]；
REC_DEFAULT：獲取默認推薦列表，不需要獲取默認推薦結果時，可以不設定該屬性或將屬性值設為0（亦即REC_DEFAULT:0）；
OTHERS表示獲取一組自定義鍵值對，取值類型為字符串數組，如[‘key1’,’key2’]		 返回結果格式同輸入參數，與DataReader中各查詢屬性順序一一對應的查詢結果，其中：
REC_USER/REC_ITEM/REC_TAG/REC_DEFAULT：一組推薦列表（數組），如[[[‘a’,1.0], [‘b’,0.9], [‘c’,0.8]], [[‘a’,1.0], [‘b’,0.9], [‘c’,0.8]]]；
REC_DEFAULT：一個推薦列表；
OTHERS：與自定義鍵順序對應的值字符串		 1、這是一個異步方法，需要使用回調形式
2、單次調用的查詢條數目不超過100
write 寫入一組指定類型的在線數據 DataWriter：JSON格式，支持的全部數據類型限定為{“REC_USER”:{}, “REC_ITEM”:{}, “REC_TAG”:{}, “REC_DEFAULT”:[] ,”OTHERS”:{}}，您可以有選擇性地進行屬性填充。其中：
REC_USER：寫入一組針對用戶推薦列表，取值類型為JSON，如{“user1”:[[‘a’,1.0], [‘b’,0.9], [‘c’,0.8]], “user2”:[[‘a’,1.0], [‘b’,0.9], [‘c’,0.8]]}；
REC_ITEM：同上；
REC_TAG：同上；
REC_DEFAULT：寫入默認推薦列表，取值為推薦列表；
OTHERS表示寫入一組自定義鍵值對，如{“key1”:”value1”,”key2”:”value2”}		 無 這是一個異步方法，需要使用回調形式使用

實例附錄(僅供參考)

實現實時行為過濾（看過不再推薦）

  1. function(logs) {
  2.   var callback = this;
  4.   var parseLog = function(log) {
  5.     var paraobj = {}, fields = log.split('&');
  6.     fields.forEach(function(ele) {
  7.       var tt = ele.split('=');
  8.       var k = decodeURIComponent(tt[0]), v = decodeURIComponent(tt[1]);
  9.       paraobj[k] = v;
  10.     });
  11.     return paraobj;
  12.   }
  14.   var getKey = function(user_id) {
  15.     return "U_BHV_HIST" + "#" + user_id.toString();
  16.   }
  18.   var DataReader = {
  19.     REC_USER: [],
  20.     OTHERS: []
  21.   };
  23.   var user2item = {};
  24.   logs.forEach(function(log) {
  25.     var logobj = parseLog(log);
  26.     var user_id = logobj.user_id, item_id = logobj.item_id;
  27.     user2item[user_id] = user2item[user_id] || {};
  28.     user2item[user_id][item_id] = 1;
  29.   });
  31.   DataReader.REC_USER = Object.keys(user2item);
  32.   // 請求獲取用戶實時曆史行為
  33.   DataReader.OTHERS = Object.keys(user2item).map(function(u) {
  34.     return getKey(u);
  35.   });
  37.   var this_user_bhv = {};
  38.   for (var user in user2item)
  39.     this_user_bhv[user] = Object.keys(user2item[user]);
  41.   TOOLBOX.read(DataReader, function(err, data) {
  42.     if (err) return callback(err);
  44.     var DataWriter = {REC_USER: {}, OTHERS: {}};
  45.     var REC_USER = data.REC_USER, last_user_bhv = data.OTHERS.split('01');
  46.     REC_USER.forEach(function(reclist, idx) {
  47.       var user_id = DataReader.REC_USER[idx];
  48.       // 判斷當前推薦列表中是否存在看過的item
  49.       var filtered = reclist.filter(function(rec) {
  50.         return this_user_bhv[user_id].every(function(item_id) {
  51.           return rec[0] !== item_id;
  52.         });
  53.       });
  54.       // 隻在有更新的情況下寫回，節省寫在線存儲開銷
  55.       if (filtered.length < reclist.length)
  56.         DataWriter.REC_USER[user_id] = filtered;
  58.       // 合並用戶本次行為記錄
  59.       var diffitems = user2item[user_id];
  60.       last_user_bhv.forEach(function(item_id) {
  61.         diffitems[item_id] = 1;
  62.       });
  63.       DataWriter.OTHERS[getKey(user_id)] = Object.keys(diffitems).join('01');
  64.     });
  66.     TOOLBOX.write(DataWriter, callback);
  67.   });
  68. }

最後更新：2016-11-23 16:04:12

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