本页面介绍如何创建新的 Recommendations AI 模型。
如果您已具有正确类型的推荐模型,并且想要从网站中的其他位置获取该模型,则可以为其创建新的投放配置而无需创建新模型 了解详情。
简介
当您希望使用新的推荐类型来获取预测时,您必须创建新的推荐模型并提供足够的用户事件数据以用于训练。您可以为新模型创建投放配置,然后在模型完成训练后,向这些提供配置请求预测。
如需大致了解与 Retail 合作的流程,请参阅实现 Retail 解决方案。
创建一个推荐模型
使用 Google Cloud Console 添加新的推荐模型。每个项目最多可以有 20 个模型,并且其中最多有 10 个模型一直处于活跃状态(未暂停)。详细了解如何暂停模型。
每分钟最多可以启动 5 个模型操作。受限制的模型操作包括创建、删除、暂停和继续。
您必须满足创建新模型的要求,然后才能创建新模型。
如需创建新模型,请执行以下操作:
转到 Google Cloud Console 中的“Retail 模型”页面。
转到“模型”页面点击创建模型。
为模型输入名称。
名称不得超过 1024 个字符,并且只能包含字母数字字符、下划线、连字符、空格。
点击创建以创建新的推荐模型。
如果您上传了所需类型的足够用户事件数据,则初始模型训练和调整会开始执行。初始模型训练和调整需要 2-5 天才能完成。
创建新推荐模型的要求
首次为网站使用特定建议类型时,您正在训练一种新的机器学习模型,该模型需要足够的训练数据,以及训练和调整模型的时间。如要开始使用新的推荐类型,您需要按以下步骤操作:
- 将目录导入 Retail(如果尚未执行此操作),并实现使上传的目录保持最新状态的流程。
- 开始将用户事件记录到 Retail 中(如果您尚未这样做),请务必遵循记录用户事件数据的最佳做法。
- 确定您要使用的建议类型和优化目标。
- 确定您所需的推荐类型和目标的用户事件数据要求。
- 导入历史用户事件数据以满足最低事件数据要求,或等到用户事件数据收集满足最低要求。
-
此时,Retail 会启动模型训练和微调。初始模型训练和调整需要 2-5 天才能完成。
使用预测预览确认您的模型可正常运行。
创建 A/B 实验。
用户事件数据要求
您导入的用户事件类型和所需数据量取决于您的推荐(模型)类型和优化目标。达到最低数据要求后,您就可以开始训练模型。
数据收集时段代表 Retail API 查找用户事件的最长时间;导入更多历史数据不会影响模型质量。
由于 Retail API 无法根据合成数据生成高质量的模型,因此请确保使用实际用户事件和实际目录数据。
模型类型 | 优化目标 | 支持的用户事件类型 | 最低数据要求 | 数据收集时段 |
---|---|---|---|---|
为您推荐 | 点击率 |
detail-page-view add-to-cart purchase-complete home-page-view
|
10000 个 且
(1 周,每个联接目录项平均有 10 个 或
60 天,至少有 1 个联接的 |
3 个月 |
为您推荐 | 转化率 |
detail-page-view add-to-cart purchase-complete home-page-view
|
10000 个 且
(1 周,每个联接目录项平均有 10 个 或
60 天,至少有 1 个联接的 |
3 个月 |
您可能喜欢的其他类型 | 点击率 |
detail-page-view
|
10000 个 且
(1 周,每个联接目录项平均有 10 个 或
60 天,至少有 1 个联接的 |
3 个月 |
您可能喜欢的其他类型 | 转化率 |
add-to-cart detail-page-view
|
10000 个 且
(1 周,每个联接目录项平均有 10 个 或
60 天,至少有 1 个联接的 |
3 个月 |
经常一起购买的商品 | 不限 |
purchase-complete detail-page-view
|
1000 个 且
(每个联接的目录项平均有 10 个 或
90 天 |
12 个月 |
类似商品 | 点击率 | 不需要。 |
目录分支 |
不适用 |