PAI-Rec推荐开发平台对新用户、新物品的推荐方案有哪些？

结合阿里云PAI-Rec开发平台、EasyRec算法、冷启动算法、重排打散和加权、热门排序等技术，以下是一些针对新用户和新物品的推荐系统运营方案：

冷启动解决方案：

• 基于用户注册信息的推荐：利用用户注册时填写的人口统计学信息（如城市、性别、职业等）进行分类，并推荐所属分类中用户喜欢的物品。这种方法适用于相亲、招聘等app，用户需要输入较多属性的场景。
  • 方案：在PAI-Rec的推荐方案定制中，可以设置分组热门来完成。《最佳实践：分组热门》
• 基于物品本身信息的推荐：利用新物品的元数据信息（如类别、标签等）进行推荐。这是根据运营设置的属性来推荐，例如在招聘app，对男性、计算机毕业生，推荐相关城市的计算机相关职业。
  • 方案：在PAI-Rec的推荐方案定制中，可以设置分组热门来完成。《最佳实践：分组热门》
• 快速试探策略：将新物品曝光给随机一批用户，观察反馈，后续推荐给有正向反馈的用户或相似用户。
  • 方案：可使用PAI-Rec中的流量调控，对新品控制第一天的曝光占比。
• 基于内容理解：多模态Embedding数据提取与应用，适用于新物品冷启动。
  • 方案：可以基于EasyRec的DSSM双塔模型，对用户的搜索词转换为向量，然后对物品的标题和图片转换为向量，然后利用搜索词召回相关性结果。
• 基于快速试探：基于小流量试探+强化学习模型，适用于新用户和新物品的冷启动。
  • 基于：基于dropoutNet算法，可以基于对新用户、新物品找回。《DropoutNet算法》

热门排序：

• Top-N产品推荐：在新用户第一次访问时推荐热门产品，定义“热门”可以基于访问次数、交易次数等。
• 新产品推荐：利用新物品作为推荐，抓住用户喜新厌旧的心理。注意利用新物品的关键属性、如店铺特征、发布物品的作者的统计特征等。

重排打散和加权：

• 多路召回重排：根据业务需求设定规则，如每10条曝光插入一条广告，或每五个位置换一个物品推荐。文档：多路召回。
• 规则加权：可以根据用户的某个属性，对某类物品加权或者降权。文档：BoostScoreByWeight。
• 多样性重排：使用Maximize Marginal Relevance滑动窗口算法和点行列式（DPP）算法，优化推荐列表的多样性。文档：DPP算法。

PAI-Rec平台服务：

• 白盒化设计：提供丰富的源代码，帮助用户理解推荐算法细节，实现根据具体业务需求灵活定制代码。
• 推荐算法定制流程：只需配置用户表、物品表、行为表，即可生成召回、排序脚本和配置文件，简化定制化推荐的部署过程。
• 引擎与实验管理系统：提供完整的引擎管理和实验管理后台，轻松管理召回、排序组件、更新引擎参数。
• 特征管理辅助：配合特征平台管理工具，提高实验效率。特征一致性检查工具，帮助用户快速检查离线特征和在线特征的一致性，更重要的是可以检查实时特征的一致性。
• 技术服务支持：提供多种技术服务，帮助用户快速上手解决方案。

通过上述方案，可以有效地解决新用户和新物品的推荐问题，提升推荐系统的准确性和用户体验。

文中PAI-Rec首月免费：

入口，填写申请单然后自助领取开通（注意区域要选择正确）。请用企业账号主账号操作。

1. 使用主账号填写表单并提交
2. 返回免费试用频道，找到【推荐全链路深度定制开发平台】卡片，点击【立即试用】
3. 开通之后，依然用主账号设置权限，开通资源。然后设置开发者的账号权限。
4. 相关MaxCompute、Hologres等免费资源，需要看此主账号是否已经使用过。