机器学习PAI 是否可以给出建议如何配置相应用户、商品、行为（相应算法的配置）？

配置用户、商品和行为的推荐系统建议

在基于阿里云机器学习平台PAI和EasyRec实现直播选品推荐时，需要结合公司现有业务特点（主播类型、直播平台、商品种类等）进行合理的配置。以下是针对用户、商品和行为的详细配置建议：

1. 用户特征配置

用户特征是推荐系统的核心输入之一，需根据MCN业务的特点设计以下特征： - 用户基本信息：如用户ID、性别、年龄、职业、地域等。 - 用户行为特征：包括历史观看记录、点击记录、购买记录、收藏记录等。 - 用户偏好特征：通过协同过滤或深度学习模型挖掘用户的兴趣偏好，例如对某些品类、品牌或价格区间的偏好。

具体配置建议： - 使用IdFeature表示离散值特征（如用户ID、性别、职业）。 - 使用RawFeature表示连续值特征（如年龄、消费金额）。 - 对于多值特征（如用户兴趣标签），使用TagFeature，并设置分隔符（默认为竖杠“|”）。

示例配置：

feature_configs {
  input_names: "user_id"
  feature_type: IdFeature
  embedding_dim: 64
  hash_bucket_size: 100000
}
feature_configs {
  input_names: "age"
  feature_type: RawFeature
  boundaries: [18, 25, 35, 45, 55]
  embedding_dim: 8
}
feature_configs {
  input_names: "interest_tags"
  feature_type: TagFeature
  embedding_dim: 16
  hash_bucket_size: 1000
}

2. 商品特征配置

商品特征的设计需要考虑自营商品与CPS商品的不同属性，以及直播品类的多样性。

商品特征分类： - 商品基本信息：如商品ID、品牌、价格、库存状态等。 - 商品内容特征：如商品描述、图片、视频等多媒体信息。 - 商品行为特征：如商品的历史销量、点击率、转化率等。 - 商品上下文特征：如商品所属的直播场次、主播类型（达人/明星）、直播平台（淘宝/快手/抖音）。

具体配置建议： - 使用IdFeature表示商品ID、品牌等离散值特征。 - 使用RawFeature表示价格、销量等连续值特征。 - 使用SequenceFeature表示商品的行为序列（如历史销量趋势）。

示例配置：

feature_configs {
  input_names: "item_id"
  feature_type: IdFeature
  embedding_dim: 64
  hash_bucket_size: 500000
}
feature_configs {
  input_names: "price"
  feature_type: RawFeature
  boundaries: [50, 100, 200, 500, 1000]
  embedding_dim: 8
}
feature_configs {
  input_names: "sales_trend"
  feature_type: SequenceFeature
  embedding_dim: 16
  hash_bucket_size: 1000
}

3. 行为特征配置

行为特征用于捕捉用户与商品之间的交互关系，是推荐系统的重要输入。

行为特征分类： - 显式行为：如点击、购买、收藏、评论等。 - 隐式行为：如浏览时长、停留时间、滑动次数等。 - 实时行为：如当前直播间的实时互动数据（点赞、弹幕等）。

具体配置建议： - 使用IdFeature表示行为类型（如点击、购买）。 - 使用RawFeature表示行为强度（如浏览时长、购买金额）。 - 使用SequenceFeature表示行为序列（如最近7天的点击记录）。

示例配置：

feature_configs {
  input_names: "action_type"
  feature_type: IdFeature
  embedding_dim: 16
  hash_bucket_size: 10
}
feature_configs {
  input_names: "view_duration"
  feature_type: RawFeature
  boundaries: [10, 30, 60, 120, 300]
  embedding_dim: 8
}
feature_configs {
  input_names: "recent_actions"
  feature_type: SequenceFeature
  embedding_dim: 16
  hash_bucket_size: 1000
}

4. 算法选择与模型配置

根据直播选品推荐的需求，可以选择以下经典算法或自定义组件： - DeepFM：适用于捕捉用户与商品之间的高阶特征交互。 - DIN（Deep Interest Network）：适用于建模用户的动态兴趣。 - MultiTower：适用于召回阶段，快速筛选候选商品。 - DCN（Deep & Cross Network）：适用于处理复杂的特征交叉问题。

主干网络配置示例：

model_config {
  model_name: 'DCN V2'
  model_class: 'RankModel'
  feature_groups {
    group_name: 'all'
    feature_names: 'user_id'
    feature_names: 'item_id'
    feature_names: 'action_type'
    wide_deep: DEEP
  }
  backbone {
    blocks {
      name: "deep"
      inputs {
        feature_group_name: 'all'
      }
      keras_layer {
        class_name: 'MLP'
        mlp {
          hidden_units: [256, 128]
        }
      }
    }
  }
}

5. 数据集准备与例行化任务

• 数据集准备：整合用户行为日志、商品信息和直播上下文数据，构建训练和评估样本表。
• 例行化任务：每天更新训练和评估样本表，调用EasyRec进行模型训练，并将导出的模型部署到EAS服务中。

重要提醒： - OSS存储配置：创建Bucket时，不要开通版本控制，否则同名文件无法覆盖。 - 调度依赖：确保各节点的调度依赖关系正确配置，避免任务失败。

6. 特征管理与在线推理优化

• FeatureStore管理特征：使用FeatureStore管理在线特征和实时特征，减少请求延迟。
• EasyRec Processor优化推理性能：通过缓存商品特征到内存，优化特征变换和推理性能。

架构建议： - 使用Item Feature Cache模块缓存商品特征。 - 使用Feature Generator模块保证离线和在线特征处理的一致性。 - 使用TFModel加载EasyRec导出的SavedModel，并结合Blade进行推理优化。

7. 实时训练与增量更新

对于直播场景，建议引入实时训练机制，以应对用户行为的快速变化： - 特征埋点：实时采集用户行为数据。 - 模型增量更新：定期更新模型参数，保持推荐效果的时效性。

总结

通过上述配置，您可以基于PAI和EasyRec构建一个高效的直播选品推荐系统。重点在于合理设计用户、商品和行为特征，选择合适的算法模型，并利用FeatureStore和EasyRec Processor优化在线推理性能。您可以复制页面截图提供更多信息，我可以进一步帮您分析问题原因。