一、清洗特征数据 (用bi库数据聚合有不稳定性!开发时需考虑该问题!)
sql代码:https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/kDnRL6jAJM3yMQv2tqBrP22aWyMoPYe1?utm_scene=team_space
二、调用算法接口
接口文档:http://showdoc.zhcxkj.com/web//79/6908
(算法对接人:蒋佳跞)
接口设计性能:1000万/天
备注:步骤一中所有特征数据均刷新成功后,再调用接口
三、数据存储
特征数据-需记录:全量Listing的特征数据
结果数据-需记录:country、sku、asin、msku、source_id、stream(从接口结果中解析)、raw_score(从接口结果中解析)、评分更新时间、状态/报错
存储方法:country+sku+source_id+msku+日期(周)维度记录特征数据(json格式)和结果数据,按月分表(线上listing维度任务,唯一键是 店铺ID+msku)
注:stream代表按销量分流的结果标记,stream_a 为历史有销量、stream_b 为历史无销量有流量、stream_c 为历史无销量无流量,所以会有部分记录 因出单 从stream_b、stream_c变为stream_a的情况,也会有部分记录 因获得流量从stream_c变为stream_b的情况
-------------------------------------线上应用方案-------------------------------
四、任务执行
清洗特征数据
按市场维度,依次清洗各市场的特征数据;所有市场的特征数据跑完后,再接着执行下一轮
分数更新频率
自动任务:先初始化Listing评分,后续每半个月一轮、使用更新后的特征数据、更新一次模型评分。历史评分和历史特征数据也要保留,保留三个月
人工指定任务:listing维度接收指定任务、更新评分
3、接收指定任务:
listing维度接收指定任务
放量阶段需支持1000w/天指定任务(预计八月中旬开始)
4、优化动作执行(后端)
标题优化(增加埋入ABA出单词) -->内部
ST优化 (增加埋入ABA出单词) -->内部
广告投放 -->推送给智能运营
广告曝光 -->推送给智能运营
广告点击 -->推送给智能运营
调价 -->推送给智能运营
促销 -->推送给智能运营
需求在线文档:https://alidocs.dingtalk.com/i/nodes/20eMKjyp81RPzqjgfejqbwXpWxAZB1Gv?utm_scene=team_space