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Viking AI 搜索

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推荐召回配置
热门物品召回(新用户冷启动,兜底)
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热门物品召回(新用户冷启动,兜底)
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高热召回(新用户冷启动,推荐兜底)​
控制台中的「热门物品召回」,是一种基于全局用户行为统计(或物品字段排序)的推荐策略,旨在向用户推荐当前最受欢迎的物品,是"物品热度召回"通道在推荐场景中的具体配置方式,也是本文所说的"推荐兜底策略"的核心实现。​
适用场景​
该策略主要解决以下两类问题:​
  1. 推荐兜底:当其他个性化推荐策略(如"猜你喜欢")未能召回足够数量的物品时,热门物品召回可以补充全局热门物品,确保推荐结果不会为空,提升用户体验。​
  1. 新用户冷启动:对于新注册或行为数据稀疏的用户,系统无法进行有效的个性化推荐。此时,热门物品召回可以为他们推荐大众普遍欢迎的物品,作为启动和探索的起点。​
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前置条件​
配置热门物品召回前,请确保:​
  • 已关联至少一个物品数据集​
  • 已创建推荐场景​
  • 若使用"根据行为数据统计"方式,需已接入能代表"受欢迎程度"的行为数据(如 purchase、collect、share 等)​
  • 若使用"根据物品字段排序"方式,需物品数据集中已有可用于排序的字段(如销量、热度分等)​
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配置说明​
步骤 1:进入配置入口​
在左侧「召回」区域找到「热门物品召回」,点击展开。​
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步骤 2:选择规则并设置参数​
点击规则下拉框旁的「添加规则」(或编辑「默认规则」),弹出配置窗口。窗口内有两种互斥的配置方式,二选一。 ​
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方式一:根据行为数据统计​
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配置项​
输入限制​
说明​
判断物品高热的用户行为​
至少 1 条,可点击「添加行为」叠加多条​
每条规则格式为"当物品发生 [行为类型] 时,物品热度加 [X] 分"。可为不同行为设置不同加分权重后累加,得到物品的综合热度分。​
统计时间窗口​
最小 5 分钟,最大 14 天,可选单位:分钟 / 小时 / 天​
用于统计热门物品的时间范围。定义了平台"回顾"多久的用户行为来计算物品的热度。​
当高热物品不足时,利用物品字段兜底​
开关,默认关闭​
开启后,当命中高热规则的物品数量不足时,平台会按物品字段排序补足结果。此配置将于次日(T+1)起生效,不会立即生效,请提前规划配置时间。​
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配置建议​
  1. 行为类型建议选择能强力代表用户喜爱程度的行为,如 purchase(购买)、collect(收藏)、share(分享)等,避免仅使用 impression(曝光)这类弱相关行为,以保证热门榜单的质量。​
  1. 避免只配置特别稀疏的行为类型,避免出现因高热物品量过少,导致新用户冷启动失效​
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方式二:根据物品字段排序​
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配置项​
输入限制​
说明​
物品字段排序规则​
选择一个物品字段 + 排序方向(降序/升序)​
直接按该字段对物品排序后产出热门列表,不依赖用户行为数据。适合行为数据积累不足、但物品本身有热度/销量等字段可用的场景。​
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步骤 3:保存并发布​
  1. 设置完成后点击「确定」保存配置。​
  1. 在左侧「召回」区域找到「热门物品召回」,点击展开,并选择新规则。​
  1. 预览规则,确保符合业务场景,并点击右上角更新线上配置​
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说明​
  1. 高热配置不会实时回溯数据,而是增量统计行为数据。新配置会需要新行为数据和时间来统计高热物品。​
  1. 物品字段排序只会 T+1 生产,建议配置后,等待 T+1 产出来确保排序符合预期。 ​
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与召回融合策略的关系​
热门物品召回对应「召回融合策略」中的"物品热度召回"通道。在融合权重配置里,高热召回权重需 ≥ 1%,才能保证兜底和冷启动场景下有热门物品可用。如需调整该通道在推荐结果中的占比,请前往配置和调整召回融合策略文档。​
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最佳实践​
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场景​
推荐方式​
时间窗口建议​
行为类型建议​
电商大促 / 爆款主导期​
根据行为数据统计​
24 小时 - 48 小时​
purchase、collect​
内容平台日常推荐​
根据行为数据统计​
2 天 - 5 天​
share、collect​
行为数据稀疏​
根据行为数据统计​
14 天​
click​
冷启动初期​
根据物品字段排序​
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常见问题​
  • Q:两种配置方式(行为数据统计 / 物品字段排序)可以同时生效吗? ​
  • A:不支持同时生效。​
  • Q:「利用物品字段兜底」开关为什么是 T+1 生效,不能立即生效? ​
  • A:用于物品数据量级较大,平台无法支持实时统计和更新。更新频率为天级。​
  • Q:热门物品召回和新物品冷启动召回可以同时开启吗?两者优先级如何?​
  • A:可以同时开启。新物品冷启动召回优先级较高,通过融合+精排后的保量机制来确保新物品不被行为数量较少而被打压​
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最近更新时间:2026.08.09 01:06:07
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