Platform For AI:Etrec U2I2I recall

Topik ini menjelaskan cara mengimplementasikan etrec Recall.

Dataset

Solusi ini menggunakan tabel demo pai_online_project.rec_sln_demo_behavior_table.

Field	Type	Description
request_id	BIGINT	ID permintaan atau pelacakan.
user_id	BIGINT	ID unik pengguna.
exp_id	STRING	ID eksperimen.
page	STRING	Halaman event.
net_type	STRING	Jenis jaringan.
event_time	BIGINT	Timestamp perilaku.
item_id	BIGINT	ID item.
event	STRING	Jenis perilaku.
playtime	DOUBLE	Durasi pemutaran atau pembacaan.
ds	STRING	Nama kolom partisi.

Etrec recall

1. Buka halaman Designer.

   1. Masuk ke Konsol Machine Learning Platform for AI (PAI).

   2. Di panel navigasi sebelah kiri, klik Workspaces. Pada halaman Workspaces, klik nama ruang kerja Anda.

   3. Di panel navigasi sebelah kiri ruang kerja, pilih Model Development and Training > Visualized Modeling (Designer).

2. Buat pipeline.

   1. Pada halaman Designer, klik tab Preset Templates.

   2. Pada bagian Recommendation Solution - etrec Recall dalam daftar templat, klik Create.

   3. Pada kotak dialog Create Pipeline, konfigurasikan parameter. Anda dapat menggunakan nilai default.

      Parameter Pipeline Data Path menentukan path bucket Object Storage Service (OSS). Path ini menyimpan data sementara dan model yang dihasilkan saat pipeline berjalan.

   4. Klik OK. Proses pembuatan pipeline memerlukan waktu sekitar 10 detik.

   5. Dari daftar pipeline, klik ganda pipeline Recommendation Solution - etrec Recall untuk membuka kanvasnya.

   6. Sistem secara otomatis membangun pipeline pada kanvas berdasarkan template preset, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.

      Nomor komponen	Deskripsi
      1	Bobot perilaku.
      2	Menyiapkan sampel pelatihan selama 30 hari untuk model Item-to-Item (I2I).
      3	Meningkatkan akurasi recall pemicu User-to-Item (U2I) dengan memberi bobot pada interaksi historis pengguna terhadap item.
      4	Menjalankan pelatihan model filtering kolaboratif etrec I2I.
      5	Membagi skor etrec I2I ke dalam tabel partisi dalam format KKV.
      6	Menghitung 500 hasil Recall U2I2I teratas dengan melakukan join antara tabel pemicu U2I dan tabel I2I.

3. Jalankan pipeline dan lihat hasilnya.

   1. Pada tab Global Variables, atur bizdate menjadi 20230216 dan ymd menjadi 20230215.

   2. Di bagian atas kanvas, klik Run.

   3. Setelah pipeline selesai berjalan, lihat tabel MaxCompute rec_sln_demo_etrec_u2i2i_score_v1 di DataWorks. Untuk informasi lebih lanjut, lihat View table details. Tabel hasil berisi tiga kolom: user_id (ID pengguna), item_ids (ID item yang direkomendasikan beserta skornya, dalam format ItemID::Score,ItemID::Score), dan ds (partisi tanggal).