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OpenSearch:人氣模型

更新時間:Jul 02, 2026

人氣模型是什麼

人氣模型屬於離線計算的模型,是淘寶搜尋最基礎的排序演算法模型。人氣模型會計算量化出每個商品的靜態品質及受歡迎的程度的值,這個值稱之為商品人氣分。雖然人氣模型來自淘寶搜尋業務,但其實這個模型對於其他的搜尋情境也有普適性,在非商品搜尋情境中通過人氣模型也可以計算出被索引的文檔的受歡迎程度。

模型訓練使用的特徵

  • 實體維度:商品/doc、品牌、商家、葉子類目、一級類目等。

  • 時間維度:1天、3天、7天、14天、30天、時間衰減加權等。

  • 行為維度:曝光、點擊、收藏、加購、購買、評論、點贊等。

  • 統計維度:數量、人數、頻率、點擊率、轉化率等。

每個特徵從以上4個維度中各取一到兩個進行組合,再從歷史資料中統計該組合特徵最終的特徵值。比如,商品(實體)最近1天(時間)的曝光(行為)量(統計指標);商品所在店鋪(實體)最近30天(時間)的銷量(行為類型+統計維度)等等。由以上方法產生的特徵數量級相當於4個維度笛卡爾積。

使用步驟

  1. 建立模型

  2. 訓練模型並檢查資料報告

  3. 應用到排序配置-策略管理中

【溫馨提示】:單個應用最多建立5個人氣模型。

建立具體流程

1.建立人氣模型,控制台-->搜尋演算法中心-->排序配置-->人氣模型,點擊建立。

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按要求填寫模型名點擊確定

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2.點擊確認後,建立完成頁面如下圖所示。

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3.點擊排序配置>人氣模型>訓練模型此時狀態會被更新成調度中,等待模型訓練完畢即可。

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應用人氣模型到排序

人氣模型訓練完成後,會為每個文檔計算出商品人氣分(即文檔靜態品質與受歡迎程度的量化值)。要讓人氣分作用於線上搜尋排序,需在排序配置>策略管理中建立或編輯排序策略並引用該模型的算分結果,即上文使用步驟中的第 3 步“應用到排序配置-策略管理中”。

策略管理中建立排序策略時,可選擇應用範圍(基礎排序業務排序)並配置排序運算式。排序策略的建立、算分特徵與權重設定、排序運算式的編寫方式,請參考排序策略配置

策略配置完成後,查詢請求通過first_rank_name(基礎排序策略)與second_rank_name(業務排序策略)指定要生效的排序策略,人氣分即可參與線上排序算分。你可以在搜尋測試頁面開啟顯示排序明細開關,查看各文檔的排序得分與最終排序效果。

人氣模型詳情

人氣模型詳情頁說明

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基本資料

可查看模型的建立時間狀態最後訓練開始時間以及最新版本狀態

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配置資訊

定時任務:預設開啟並每天訓練一次,也可以編輯定時任務,自訂訓練周期

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資料校正

資料完整度狀態包含資料可用資料異常

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完整度報告顯示當前應用的完整度等級,具體完整度等級可見:

資料完整度

介紹

晉陞條件

l0

表示資料完全不可用,缺少必要的核心欄位,資料量太少,後續的資料處理不能繼續進行。

l0-->l1:

最近一天ipv數大於100。

l1

表示資料的核心欄位已經具備,滿足模型訓練條件。

說明

相關API/SDK參考:建立演算法資源