Artificial Intelligence Recommendation:レコメンデーション結果の取得

概要

このトピックでは、人工知能レコメンデーション（AIRec）サービスからレコメンデーション結果を取得する方法について説明します。 APIオペレーションを呼び出してレコメンデーション結果を取得する場合、データはJSON形式で返されます。

このトピックの内容は、業界オペレーション版とアルゴリズム設定版のAIRecインスタンスに適用されます。

パラメーター

レコメンデーション結果が空になる原因：

1. 特定のリクエストパラメーターの値が無効です。 scene_id パラメーターに指定した値がアップロードされたデータに含まれていることを確認してください。

user_id パラメーターに指定した値がユーザーテーブルに含まれていることを確認してください。 user_id パラメーターに指定した値がユーザーテーブルに存在しない場合は、新しいユーザーが作成されます。

レコメンドされたアイテムの数が、指定されたシナリオでレコメンドできるアイテムの数よりも少ないことを確認してください。

注：サーバー SDK を使用してレコメンデーション結果を取得する場合、最大 50 個のレコメンドアイテムを返すことができます。レコメンデーションサービスタイプが関連レコメンデーションに設定されているシナリオでは、次の図に示すように、既存のアイテムを item_id:item_type の形式で指定する必要があります。2. レコメンデーション条件を満たすことができるアイテムの数が少ない。その結果、露出ブロック機能が有効になった後、ユーザーにレコメンドできるアイテムがなくなり、レコメンデーション結果が空になります。

package com.aliyun.airec;

import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.airec.model.v20181012.RecommendRequest;
import com.aliyuncs.airec.model.v20181012.RecommendResponse;
import com.aliyuncs.http.FormatType;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;
import com.aliyuncs.profile.IClientProfile;

public class Recommend {

    public static void main(String args[]) {
        // Alibaba CloudアカウントのAccessKeyペアには、すべてのAPI操作に対する権限があります。セキュリティリスクを回避するために、RAMユーザーを使用してAPI操作を呼び出したり、日常のO&Mを実行することをお勧めします。
        // AccessKey IDとAccessKeyシークレットをプロジェクトコードに保存しないことをお勧めします。そうしないと、AccessKeyペアが漏洩し、アカウント内のすべてのリソースのセキュリティが侵害される可能性があります。

        // この例では、ID検証を実装するために、AccessKey IDとAccessKeyシークレットが環境変数に格納されています。
        IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile("cn-hangzhou", System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID"), System.getenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET"));
        DefaultProfile.addEndpoint("cn-hangzhou", "Airec", "airec.cn-hangzhou.aliyuncs.com");

        DefaultAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);

        RecommendRequest request = new RecommendRequest();

        // 以下のパラメーターを設定する必要があります。
        request.setInstanceId("airec-xxx");
        request.setReturnCount(10);
        request.setSceneId("シナリオID");

        // 以下のパラメーターの少なくとも1つを報告する必要があります。
        request.setUserId("0");
        request.setImei("0");

        // シナリオのレコメンデーションサービスタイプが関連レコメンデーションに設定されている場合、このパラメーターはオプションです。
        //request.setItems("88:article,33:image");

        // パーソナライズレコメンデーション機能を無効にする必要がある場合は、rankOpenパラメーターをfalseに、recTypeパラメーターをhotに設定します。
        //request.setRankOpen(false);
        //request.setRecType("hot");

        request.setAcceptFormat(FormatType.JSON);

        try {
            RecommendResponse response = client.getAcsResponse(request);

            for (RecommendResponse.ResultItem item : response.getResult()) {
                System.out.println(item.getItemId());
                System.out.println(item.getItemType());
                System.out.println(item.getTraceId());
                System.out.println(item.getTraceInfo());
                System.out.println(item.getMatchInfo());
                System.out.println(item.getWeight());
                System.out.println(item.getPosition());
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}