智能搜推引擎 AI_REC

智能菜谱推荐应用搭建 整体概述 本篇最佳实践介绍了如何快速搭建智能菜谱推荐应用。该应用通过调用千帆平台官方的“图像内容理解”API，同时充分利用了千帆平台的工作流Agent与其他预置组件能力，并结合卡片功能以提高信息展示效率和用户体验。在使用时，用户首先上传食材图片，大模型会识别图片中的食材具体种类，进行智能思考，并推荐最合适的菜谱，同时分步骤给出图文并茂的做菜过程。

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三、技术架构 基于用户数据、行为数据、物料数据多方数据源训练三段式”召回-排序-融合“推荐算法，依托百度高性能高可靠的工程架构保障，助力构建全链路推荐系统。 四、产品优势 1、简单可依赖的端到端的智能推荐引擎，接入简单、使用简单和维护简单。 2、提供多场景推荐api，含猜你喜欢、相关推荐、热门推荐开发接口。 3、内置多种机器学习、深度学习模型，通过简单的无代码化配置完成ai模型调用，屏蔽复杂性。

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3）推荐系统中算法有哪些 答：推荐系统中常用的算法包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等。这些算法各有优缺点，需要根据具体应用场景选择合适的算法。 （4）如何优化推荐系统的？ 答：优化推荐系统需要从多个方面入手，包括数据收集、特征选择、模型训练和结果展示等。可以通过改进算法、增加训练数据、调整模型参数等方式来提高推荐系统的准确性和效果。

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操作步骤 1登录进入智能推荐引擎，进入【应用配置】接入数据--【兴趣构建】页面。系统会每天例行更新聚类，初次聚类需要物料数量大于30条，如果已满足请点击【立即聚类】。建议初始化物料数据接入完成后执行此操作，这样生成的聚类更全面。 2聚类过程大约需要10分钟左右，请您耐心等待。聚类完成后显示兴趣簇矩阵，矩形大小代表了聚类数量多少。 3点击某个矩形，显示该聚类下的文章列表和细化的兴趣点。

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2数据接入服务和推荐服务已经开启。 3该用户有使用行为。 操作步骤 1登录进入智能推荐引擎，进入【服务中心】模块，点击【用户画像】卡片。 2输入用户id，点击【添加抽样】按钮，系统会抽样该用户行为数据进行分析，便于跟踪模拟用户使用效果和分析。 3点击历史推荐物料【详情】按钮，查看历史推荐列表。

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调用服务 概述 数据接入后，开发者启动推荐服务，通过配置流量控制参数确定所需资源，一键启动推荐服务，启动服务后开发者可根据系统使用指南调用接口，并根据接口文档说明对API进行调试。同时，开发者可以在此节点查看监控服务运行状态。 前提条件 1应用已经创建完成，并且已经接入物料、用户和行为数据。 2具有服务调用token权限。 操作步骤 1登录进入智能推荐引擎。

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场景管理 概述 便于管理用户推荐栏位，更细粒度的分析业务指标效果。 前提条件 1应用已经创建完成。 2已经接入物料数据。 操作步骤 1登录进入智能推荐引擎，【场景管理】点击【创建场景】按钮。 2弹出创建场景框，输入场景名称，场景编码，选择相应的场景类型（推荐/搜索场景），并选择调用的服务。

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打散策略 概述 原始推荐结果按照相似度打散为多个请求中。这种策略可以有效地避免用户对同一类内容多次浏览，从而提高用户体验和推荐算法的效率。 前提条件 1应用已经创建完成。 2应用已经创建完成，并且已经接入物料数据。 3 服务已经启用。 操作步骤 1登录进入智能推荐引擎。 2配置打散规则：为防止同一维度的物料聚集在一起，提高用户多样性体验，您可以通过以下规则进行打散。

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