Artificial Intelligence Recommendation:フィルタの設定

PAI-Recエンジンは、User2ItemExposureFilter、ItemStateFilter、AdjustCountFilterフィルタのテンプレートを含む、複数の組み込みフィルタテンプレートを提供します。

フィルタ設定

次のサンプルコードのFilterConfsパラメータを設定することで、フィルタを設定できます。FilterConfsはオブジェクトの配列であり、複数のフィルタポリシーを定義するために使用できます。

共通のフィルタ設定の概要

次のセクションでは、さまざまなフィルタによって参照される共通の設定について説明します。このトピックの各フィルタの詳細な説明では、設定は繰り返されません。

設定例：

    "FilterConfs":[
        {
            "Name":"", // フィルタのカスタム名
            "FilterType":"", // フィルタの種類
            "Dimension":"", // アイテムのディメンション
            "DaoConf":{}, // ソーステーブルの情報
            "AdjustCountConfs":[{}], // PriorityAdjustCountFilter フィルタの設定
            "ItemStateDaoConf":{}, // ItemStateFilter フィルタの設定
            "FilterParams":[{}], // コンテキスト条件の設定
            "DiversityDaoConf":{}, // 多様性Daoの設定
            "FilterVal":{} // フィルタ値
        }
    ]

User2ItemExposureFilter

多くのビジネスシナリオでは、アイテムが繰り返し推奨されるのを防ぐために、露出ブロックが必要です。この場合、露出とは疑似露出を指します。

リアルタイムログのレイテンシのため、露出したアイテムをすぐに識別することはできません。したがって、レコメンデーションエンジンによって返されたアイテムは、疑似露出アイテムと見なされます。

PAI-Recエンジンは、疑似露出データの読み取りと書き込みに使用されます。実際の露出データは、ユーザーのリアルタイムログから取得され、Apache Flinkなどのリアルタイムコンピューティングエンジンを使用してデータベースに書き込まれます。その後、PAI-Recはそのデータを使用できます。

次の表は、User2ItemExposureFilterのさまざまなデータソースの共通パラメータ設定を示しています。

Hologres

"FilterConfs" :[
  {
    "Name": "holo_exposure_filter", // Hologres 露出フィルタ
    "FilterType": "User2ItemExposureFilter",
    "MaxItems": 100, // 最大アイテム数
    "TimeInterval": 172800, // 時間間隔
    "WriteLog": true, // ログ書き込み
    "DaoConf":{
       "AdapterType": "hologres", // アダプタータイプ
       "HologresName": "holo_info", // Hologres名
       "HologresTableName": "exposure_history" // Hologres テーブル名
    }
  }
]

DaoConfのパラメータ

ビジネス要件に基づいてtime_to_live_in_secondsパラメータを設定し、露出テーブルを定義できます。

BEGIN;
CREATE TABLE "exposure_history" (
 "uid" text NOT NULL, -- ユーザーID
 "item" text NOT NULL, -- アイテムID
 "create_time" int4 NOT NULL, -- 作成時間
PRIMARY KEY ("uid","create_time")
);
CALL SET_TABLE_PROPERTY('"exposure_history"', 'orientation', 'column');
CALL SET_TABLE_PROPERTY('"exposure_history"', 'clustering_key', '"uid","create_time"');
CALL SET_TABLE_PROPERTY('"exposure_history"', 'segment_key', '"create_time"');
CALL SET_TABLE_PROPERTY('"exposure_history"', 'bitmap_columns', '"uid","item"');
CALL SET_TABLE_PROPERTY('"exposure_history"', 'dictionary_encoding_columns', '"uid","item"');
CALL SET_TABLE_PROPERTY('"exposure_history"', 'time_to_live_in_seconds', '172800'); -- データの有効期間
comment on table "exposure_history" is '露出レコードを格納するテーブル'; -- テーブルコメント
COMMIT;

ApsaraDB for Redis

"FilterConfs" :[
  {
    "Name": "redis_exposure_filter", // Redis 露出フィルタ
    "FilterType": "User2ItemExposureFilter",
    "MaxItems": 100, // 最大アイテム数
    "TimeInterval": 172800, // 時間間隔
    "WriteLog": true, // ログ書き込み
    "DaoConf":{
       "AdapterType": "redis", // アダプタータイプ
       "RedisName": "redis_info", // Redis名
       "RedisPrefix": "exposure_" // Redis プレフィックス
    }
  }
]

DaoConfのパラメータ

Tablestore

"FilterConfs" :[
  {
    "Name": "ots_exposure_filter", // Tablestore 露出フィルタ
    "FilterType": "User2ItemExposureFilter",
    "MaxItems": 100, // 最大アイテム数
    "TimeInterval": 172800, // 時間間隔
    "WriteLog": true, // ログ書き込み
    "DaoConf":{
       "AdapterType": "tablestore", // アダプタータイプ
       "TableStoreName": "tablestore_info", // Tablestore名
       "TableStoreTableName": "exposure_history" // Tablestore テーブル名
    }
  }
]

DaoConfのパラメータ

露出テーブルは、次のパラメータを使用して定義されます。

time_to_live_in_seconds：データのライフサイクル。このパラメータにはカスタム値を指定する必要があります。

User2ItemCustomFilter

データをフィルタリングするために、カスタムのユーザー対アイテム（U2I）テーブルを提供する必要があります。

Tablestore

"FilterConfs" :[
  {
    "Name": "u2i_custom_filter", // カスタム U2I フィルタ
    "FilterType": "User2ItemCustomFilter",
    "DaoConf":{
       "AdapterType": "tablestore", // アダプタータイプ
       "TableStoreName": "tablestore_info", // Tablestore名
       "TableStoreTableName": "u2i_table" // U2I テーブル名
    }
  }
]

DaoConfのパラメータ

露出テーブルは、次のパラメータを使用して定義されます。

AdjustCountFilter

AdjustCountFilterは、リコールリンクによって返されたアイテムをランダムにシャッフルし、指定された数のアイテムを保持するために使用されます。

設定例：

"FilterConfs" :[
{
      "Name": "adjust_count_filter", // アイテム数調整フィルタ
      "FilterType": "AdjustCountFilter",
      "ShuffleItem": true, // アイテムのシャッフル
      "RetainNum": 500 // 保持するアイテム数
}
]

PriorityAdjustCountFilter

PriorityAdjustCountFilterは、スコアに基づいて、リコールリンクの返された結果から選択されるアイテムの数を制御するために使用されます。各リコールリンクは、推奨アイテムをスコアに基づいてソートします。

設定例：

"FilterConfs" :[
  {
        "Name": "priority_adjust_count_filter", // 優先順位付きアイテム数調整フィルタ
        "FilterType": "PriorityAdjustCountFilter",
        "AdjustCountConfs" :[
        {
            "RecallName" :"recall_1", // リコールリンク名
            "Count" :125, // アイテム数
            "Type" : "accumulator" // 調整タイプ
        },
        {
            "RecallName" :"recall_2", // リコールリンク名
            "Count" :250, // アイテム数
            "Type" : "accumulator" // 調整タイプ
        },
        {
            "RecallName" :"recall_3", // リコールリンク名
            "Count" :400, // アイテム数
            "Type" : "accumulator" // 調整タイプ
        }
    ]
  }
]

ItemStateFilter

ItemStateFilterは、状態に基づいてリコールリンクによって返されたアイテムをフィルタリングするために使用されます。アイテムの状態はリアルタイムで変化する可能性があります。ほとんどの場合、特定のテーブルを使用してアイテムの状態が格納されます。この場合、フィルタリングする前に、アイテムの状態をリアルタイムでクエリする必要があります。

Hologres

"FilterConfs" :[
  {
    "Name": "ItemStateFilter", // アイテム状態フィルタ
    "FilterType": "ItemStateFilter",
    "ItemStateDaoConf":{
        "AdapterType": "hologres", // アダプタータイプ
        "HologresName": "", // Hologres名
        "HologresTableName": "", // Hologres テーブル名
        "ItemFieldName" : "", // アイテムフィールド名
        "WhereClause": "", // 条件句
        "SelectFields" :"" // 選択フィールド
     },
     "FilterParams" :[] // フィルタパラメータ
  }
]

ItemStateDaoConfigのパラメータ

FilterParamsのパラメータ

        "FilterParams" :[
            {
                "Name" : "publicStatus", // 公開ステータス
                "Type" : "int", // 種類
                "Operator" : "equal", // 演算子
                "Value" : 0 // 値
            },
            {
                "Name" : "state", // 状態
                "Type" : "int", // 種類
                "Operator" : "equal", // 演算子
                "Value" : 1 // 値
            },
            {
                "Name" : "checkStatus", // チェックステータス
                "Type" : "int", // 種類
                "Operator" : "not_equal", // 演算子
                "Value" : 2 // 値
            },
            {
                "Name" : "norec", // 非推奨
                "Type" : "int", // 種類
                "Operator" : "not_equal", // 演算子
                "Value" : 1 // 値
            }
        ]

演算子の使用方法の詳細については、このトピックの付録セクションを参照してください。

CompletelyFairFilter

CompletelyFairFilterは、アイテムのスコアに基づいてリコールリンクによって返されたアイテムをソートし、各リンクの結果から公平にアイテムを選択するために使用されます。

"FilterConfs" :[
  {
    "Name": "CompletelyFairFilter", // 完全公平フィルタ
    "FilterType": "CompletelyFairFilter",
  	"RetainNum": 500 // 保持するアイテム数
  }
]

DimensionFieldUniqueFilter

DimensionFieldUniqueFilterは、UniqueFilterとは異なる方法で動作します。DimensionFieldUniqueFilterは、フィールド値が重複するアイテムを削除します。

"FilterConfs" :[
  {
    "Name": "GroupWeightCountFilter", // グループ重みカウントフィルタ
    "FilterType": "GroupWeightCountFilter",
  	"Dimension:"" // ディメンション
  }
]

UniqueFilter

UniqueFilterは、各アイテムIDが一意であることを保証するように設計されています。同じアイテムIDが2つのリコールリンクによって返された場合、UniqueFilterは最初に返されたアイテムIDを優先します。

UniqueFilterを設定せずにFilterNamesパラメータを設定するときに、UniqueFilterを使用できます。

フィルタの使用法

フィルタの使い方は、リコールリンクの使用方法と似ています。フィルタ設定が完了したら、特定のシナリオに対してFilterNamesパラメータを設定できます。FilterNamesはMap<String, Object>構造です。キーはシナリオを示し、値はフィルタポリシーのセットを示します。

"FilterNames": {
  "default": [ // デフォルトシナリオ
    "UniqueFilter" // 一意のフィルタ
  ]
}

• default：シナリオの名前。シナリオが明示的に設定されていない場合は、defaultが使用されます。

• UniqueFilter：FilterConfisパラメータで指定されたフィルタのカスタム名。

付録

演算子の例

1. equal（指定された値と等しい）

{
 "Name" : "publicStatus", // 公開ステータス
 "Type" : "int", // 種類
 "Operator" : "equal", // 等しい
 "Value" : 0 // 値
}

2. not_equal（指定された値と等しくない）

{
 "Name" : "checkStatus", // チェックステータス
 "Type" : "int", // 種類
 "Operator" : "not_equal", // 等しくない
 "Value" : 2 // 値
}

3. greater（指定された値より大きい）

{
 "Name" : "checkStatus", // チェックステータス
 "Type" : "int", // 種類
 "Operator" : "greater", // より大きい
 "Value" : 2 // 値
}

4. greaterThan（指定された値以上）

{
 "Name" : "checkStatus", // チェックステータス
 "Type" : "int", // 種類
 "Operator" : "greaterThan", // 以上
 "Value" : 2 // 値
}

5. less（指定された値より小さい）

{
 "Name" : "checkStatus", // チェックステータス
 "Type" : "int", // 種類
 "Operator" : "less", // より小さい
 "Value" : 2 // 値
}

6. lessThan（指定された値以下）

{
 "Name" : "checkStatus", // チェックステータス
 "Type" : "int", // 種類
 "Operator" : "lessThan", // 以下
 "Value" : 2 // 値
}

7. in（配列内の1つまたはいくつかの値と等しい）

{
 "Name" : "state", // 状態
 "Type" : "int", // 種類
 "Operator" : "in", // 含まれる
 "Value" : [2, 4, 6] // 値
}

String

{
 "Name" : "state", // 状態
 "Type" : "string", // 種類
 "Operator" : "in", // 含まれる
 "Value" : ["success", "ok"] // 値
}