如图,问下机器学习PAI这个打分推荐得到的推荐值,这个含义是什么?

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乐天香橙派 2023-10-23 21:13:18 92 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

在阿里云机器学习平台PAI中,推荐系统生成的“推荐值”通常是指模型对某个用户-物品(User-Item)组合的相关性或偏好程度进行量化评估的结果。这个推荐值是推荐系统的核心输出之一,用于衡量用户对特定物品的兴趣程度或点击/购买的可能性。

推荐值的具体含义

  1. 相关性评分

    • 推荐值可以被理解为一个分数,表示用户与物品之间的匹配程度。例如,在电商场景中,推荐值越高,说明该商品越符合用户的兴趣或需求。
    • 这个值通常是通过排序模型(如EasyRec组件中的深度学习模型)计算得出的,基于用户特征、物品特征以及上下文特征等多维度信息。
  2. 概率预测

    • 在某些场景下,推荐值也可以表示用户点击或购买某物品的概率。例如,CTR(点击率)预估模型会直接输出一个介于0到1之间的概率值,作为推荐值。
  3. 排序依据

    • 推荐值的主要用途是对候选物品进行排序。推荐系统会根据推荐值从高到低对物品列表进行排序,从而生成最终的推荐结果。例如,在新闻推荐或视频推荐中,推荐值最高的内容会被优先展示给用户。
  4. 业务目标导向

    • 推荐值的具体含义可能因业务目标而异。例如:
      • 在广告投放场景中,推荐值可能表示广告的点击率或转化率。
      • 在内容推荐场景中,推荐值可能表示用户对内容的兴趣度或停留时长的预期。

推荐值的生成过程

推荐值的生成通常包括以下几个步骤: 1. 特征工程: - 通过PAI Designer中的特征工程模块,提取和处理用户特征、物品特征以及交互行为特征。这些特征是推荐值计算的基础。

  1. 模型训练

    • 使用排序模型(如DeepFM、DSSM等)对特征进行训练,学习用户与物品之间的关系。训练过程中,模型会优化推荐值的预测能力,以提高推荐效果。
  2. 打分服务

    • 训练好的模型通过PAI-EAS(弹性推理服务)部署为在线服务。当用户请求推荐时,系统会调用模型对候选物品进行打分,生成推荐值。
  3. 排序与筛选

    • 根据推荐值对候选物品进行排序,并结合业务规则(如多样性、冷启动策略等)筛选出最终的推荐列表。

注意事项

  • 推荐值的范围:推荐值的具体范围取决于所使用的模型和业务场景。例如,CTR预估模型的推荐值通常在0到1之间,而其他场景下的推荐值可能是任意实数。
  • 模型解释性:部分深度学习模型(如神经网络)可能缺乏可解释性,因此推荐值的具体含义需要结合模型结构和业务背景来理解。
  • 性能优化:为了提高推荐值计算的效率,PAI提供了多种优化手段,如特征缓存(Item Feature Cache)、GPU推理加速等。

总结

推荐值是推荐系统中用于衡量用户与物品匹配程度的核心指标,其具体含义取决于业务场景和模型设计。通过特征工程、模型训练和在线打分服务,PAI能够高效地生成推荐值并支持个性化推荐。

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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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