"排序模型"的搜索结果
技术相关问题
做召回 2.神策推荐用了哪些排序模型？ 神策推荐支持多种排序模型： GBDT+LR（梯度提升决策树加逻辑回归） Wide&Deep（深度神经网络） DeepFM 工业界用的比较多的是LR模型，我们可以基于深度学习模型和不同模型组合做推荐，排序效果更佳。 3.如何解决新用户冷启动问题？ 神策推荐解决用
产品更新日志
结果中的百分比 在线服务和数据流重构：适应栏位化配置 2.1 ：2020 年 3 月 12 日发布 更新列表： 新特性 增加对新内容保量的策略 增加深度学习的排序模型 推荐运营后台支持一键部署，降低推荐运营后台部署实施成本 优化 推荐运营后台 物品库和物品规则：新增通过弹窗查看长内容详情 物品库和物
策略管理
/download/attachments/22249497/image2021-6-11_15-29-44.png?version=1&modificationDate=1623396584285&api=v2 3.设置排序规则 新建策略第三步是设置排序规则，可设置召回结果的排序顺序 更多算法模型，可联系神策算法
物品规则
表中，排序分值通常由排序模型根据用户历史行为等多维度综合计算得出，分值越高越靠前。 预览的结果列表中，推荐结果来源列目下展示的是该物品的推荐缘由，根据推荐产生的方式分为两类，一类是由运营人员根据业务需求，在推荐运营后台设置了必推、置顶；另一类非运营干预的推荐结果，将会展示该物品的在召回阶段使用的召回
基本概念
访问深度。常见于产品内详情页“相关推荐”模块。 热门推荐：基于全站物品各维度统计值进行全局排序。常见于产品内首页“热门文章”、“热卖商品”等模块。
数据采集方案字段说明
符串 用于记录和区分同一策略下的不同召回来源。如猜你喜欢场景下hot、hmf（行为模型），相关推荐场景下hmf_item_similar、category_consume_topk（行为模型）。 神策生成，客户后端研发请求神策推荐API时获取该字段的取值，客户前端从后端获取该值并上报。 log_id
物品库
。 物品库按照物品类型（ item_type ）做了区分，便于您按照物品类型进行物品信息查看和做各种操作。 1.png 2.封禁/解禁操作 对于违法违规或与产品或企业价值观不符的物品，可以通过封禁操作处理，被封禁的物品，从源头决定了不会被任何栏位作为推荐结果推出。 单条物品封禁 可以通过搜索、筛选、排
栏位
统计分析：当前栏位的数据表现，如栏位整体、策略效果、置顶与必推的效果，包括点击量、曝光量、点击率、平均点击数。 策略管理：支持自定义栏位下的算法策略，设置召回、排序规则 运营后台支持对栏位名称进行修改，也可以对重点的栏位进行星标设置，设置为星标的栏位会移至顶部，栏位的默认排序按照创建时间倒序排列。设
交付与服务问题
行为数据，不需要与大数据系统有其他功能上的交互，互不影响。 神策推荐能否将已有的行为数据利用起来做推荐？ 可以，积累的行为数据只要符合数据采集方案的字段要求，可以导入（神策有专门的 ETL 工程师负责导入数据）到神策大数据平台，用于训练模型和快速上线见效果。 关于神策产品浏览器兼容性说明 (生效时间
