人工智能平台 PAI：基于etrec的U2I2I召回

本文为您介绍推荐解决方案-etrec召回的实现方法。

数据集

pai_online_project.rec_sln_demo_behavior_table

字段名	类型	描述
request_id	BIGINT	埋点ID/请求ID
user_id	BIGINT	用户唯一ID
exp_id	STRING	实验ID
page	STRING	页面
net_type	STRING	网络类型
event_time	BIGINT	行为时间
item_id	BIGINT	内容ID
event	STRING	行为类型
playtime	DOUBLE	播放时长/阅读时长
ds	STRING	分区列名

etrec召回

1. 进入Designer页面

   1. 登录PAI控制台。

   2. 在左侧导航栏单击工作空间列表，在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称，进入对应工作空间内。

   3. 在工作空间页面的左侧导航栏选择模型开发与训练 > 可视化建模（Designer），进入Designer页面。

2. 构建工作流

   1. 在Designer页面，单击预置模板页签。

   2. 在模板列表的推荐解决方案-etrec召回区域，单击创建。

   3. 在新建工作流对话框，配置参数（可以全部使用默认参数）。

      其中：工作流数据存储配置为OSS Bucket路径，用于存储工作流运行中产出的临时数据和模型。

   4. 单击确定。您需要等待大约十秒钟，工作流可以创建成功。

   5. 在工作流列表，双击推荐解决方案-etrec召回工作流，进入工作流。

   6. 系统根据预置的模板，自动构建工作流，如下图所示。

      组件编号	描述
      1	行为权重。
      2	准备Item-to-Item30天的训练样本。
      3	通过对用户历史交互的Item进行加权统计，提高了召回U2I Trigger的准确性。
      4	EtrecI2I协同过滤模型训练。
      5	EtrecI2I Score拆分成KKV形式的分区表。
      6	关联U2I Trigger和I2I表，计算U2I2I召回Top500的结果。

3. 运行工作流并查看输出结果

   1. 填写全局变量：在全局变量页签中，配置变量bizdate的值为20230216，变量ymd的值为20230215。

   2. 单击画布上方的运行。

   3. 工作流运行结束后，在DataWorks上查看MaxCompute表rec_sln_demo_etrec_u2i2i_score_v1，具体操作，请参见查看表详情。运行成功后，查询结果表格包含 user_id（用户ID）、item_ids（推荐物品ID及评分，格式为 物品ID::评分,物品ID::评分）和 ds（日期分区）三列。