阿里云智能推荐AIRec：2019年最新特性与实战解析

"藏经阁-2019大数据技术公开课第四季—智能推荐最新特性介绍.pdf" 阿里云智能推荐（AIRec）是阿里巴巴集团推出的一款基于大数据和人工智能技术的云推荐服务。它利用先进的算法，结合阿里巴巴在电商、内容、新闻、视频直播和社交等多个行业的实践经验，帮助企业及开发者解决用户偏好与物品曝光的问题，从而实现用户获取（ACQUISITION）、激活（ACTIVATION）、留存（RETENTION）、收入增长（REVENUE）和口碑传播（REFERRAL）的目标。 AIRec的产品架构包括以下几个主要部分： 1. 初始化离线数据：这部分涉及使用Maxcompute和Dataworks进行数据处理和准备。 2. 在线数据：通过API/SDK进行实时数据接入和交互。 3. 特征工程：对数据进行预处理，提取关键特征。 4. 召回模块：从大量物品中快速找出可能感兴趣的候选集。 5. 排序模块：对召回的候选集进行精细化排序，以提高推荐的精准度。 6. 打散策略和混排策略：确保推荐多样性，避免重复推荐。 7. 其他业务逻辑：根据特定业务需求定制推荐策略。 AIRec的核心功能主要包括： 1. 接入使用：用户可以通过Maxcompute上传初始数据，如User表、Item表和Behavior表，然后在智能推荐控制台开通服务，进行数据质量校验和测试。 2. 行业支持：针对电商、新闻、内容和视频等多种类型的应用，提供定制化的推荐策略，如商品推荐、资讯推荐、内容推荐和视频推荐等，关注不同的业务指标。 3. 场景应用：涵盖“猜你喜欢”、“相关推荐”、“热门推荐”和“焦点图推荐”等多种推荐场景。 4. 召回模型：利用用户信息、行为信息和物品信息进行多维度召回，如Item2Item、Hot、新品、语义相似和User2X2Item等方法。 5. 排序模型：对召回的候选物品进行深度学习或机器学习排序，以优化推荐效果。 智能推荐系统在实际应用中，通过不断的迭代优化，能够提升用户体验，增加用户粘性，帮助企业提升业务绩效。对于开发者和企业来说，阿里云的AIRec提供了强大的工具和平台，可以快速搭建和优化推荐系统，适应不断变化的市场需求。