说明
本文档是一篇关于推荐系统的故障排查指南,旨在帮助用户在遇到推荐结果为空、个性化效果不佳等常见问题时,能够快速定位原因并解决问题。通过本文,您可以了解常见问题的排查思路和具体操作步骤,从而提升推荐系统的效果和稳定性。
详见帮助文档:为什么推荐没有返回物品?
也可按照如下流程排查
排查模块 | 排查逻辑与建议 |
|---|---|
行为数据质量 |
|
操作流程 | 操作流程:首先,在控制台的“应用管理”页面,为您的应用关联至少一个物品数据集并点击“生效”。然后,在同一页面关联用户行为数据集并点击“生效”。最后,在页面顶部点击“生效配置”按钮以应用所有更改。 |
筛选推荐物品 |
|
去除重复推荐 | 都被曝光去重、下发去重过滤掉了 |
兜底策略配置 | 兜底策略是否合理 |
物品数据质量 |
|
推荐耗时长,有可能是因为召回请求物品属性信息时 属性信息值非常大,获取超时导致的。
可以检查物品表中是否有值很大的字段,类似下面这些字段:
排查项 | 排查逻辑与建议 |
|---|---|
召回结果重排 | 召回结果重排数量是否太大。建议配置为20个 |
用于文搜的是否有大字段 |
相似问题:个性化测试用户兴趣标签为空
用户画像标签的计算逻辑是:
统计用户最近7天内正向行为的物品id,根据物品id去物品表里查询对应的兴趣标签字段。
兴趣标签字段,是火山大模型在分析物品数据集后智能选择的某个字段。
建议:
先检查该用户最近7天内有没有正向行为
如果有,再看正向行为的物品是否在物品表里找得到
如果也能找得到,就联系火山技术支持,查一下智能选择的物品字段 是否合适,不合适的话,手动调整。
问题描述:
业务侧预期的推荐效果是:用户如果点击了或者播放了某个类型的物品,后续就应该给该用户推荐相同类型的物品。
在推荐内容不符合该预期时,可能是数据配置上有些问题。
当前有3路召回是返回用户个性化物品的,如下表,若想要有较强的个性化推荐效果,需根据每一路召回逻辑优化数据质量。尤其优化用户兴趣召回、大模型召回。
召回通道 | 召回逻辑 | 客户侧确认优化 |
|---|---|---|
用户兴趣召回 |
注:这里的标签是平台大模型分析物品表字段后自动选择的某个字段,客户可以看下面展示的标签值推断来自哪个字段 |
|
大模型召回 |
|
|
itemcf召回 |
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排查项 | 排查逻辑 |
|---|---|
API传参 | 检查:传参格式是否正确。正确传参如下: |
父物品 | 检查:父物品id必须在物品数据集内 |
排查模块 | 排查逻辑 |
|---|---|
去除重复推荐 | 如果去重配置太小,则每次新推荐时,只过滤掉最近很少推出过的物品,就可能会推出之前已经推荐过的物品。 |
行为数据实时性 | 检查曝光的行为数据 有没有实时的同步到火山平台? |
排查项 | 排查逻辑 与 建议 |
|---|---|
确认是否真的没有生效 |
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打散程度是否过高 | 如果把内容打的非常散,比如连续非常多个 都不允许出现同样维度,就可能因为 召回的物品根本没有这么多种类,导致最后打散失败。 |
打散字段是否合适 |
|
一条动态过滤需要平台配置且API传参过来才能生效,缺失一个 都会不生效,会在接口返回的omitted_params里标识。
可按下表依次排查可能的原因:
原因分类 | 排查逻辑 与 建议 |
|---|---|
API里传了,但是筛选策略里没有配置 | |
筛选策略里配置动态筛选,但是API传参里没有传 | |
动态过滤传参不合法 | |
逻辑条件检查 | 筛选过滤表达式逻辑 「不属于」后若是列表,是都匹配上才符合,而不是存在交集即可 |
其他 | 检查配置的是否是「或」的逻辑 |
说明
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