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Empfehlungen filtern

Wenn Sie eine Empfehlungs-App haben, können Sie Dokumentfelder verwenden, um Ihre Empfehlungsergebnisse zu filtern. Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie Dokumentfelder verwenden, um eine Empfehlung auf eine bestimmte Gruppe von Dokumenten zu filtern. Die Beispiele auf dieser Seite beziehen sich zwar auf Medienempfehlungen, die hier gezeigten Prinzipien gelten aber auch für benutzerdefinierte Empfehlungen. Weitere Informationen zu Medienempfehlungen finden Sie unter Einführung in die Agent Search für Medien.

Empfehlungen und Datenspeicher-Updates filtern

Nach jedem Datenspeicher-Update müssen Sie bis zu acht Stunden warten, bis das Modell neu trainiert wurde. Das liegt daran, dass das Modell die aktuellen Werte in den Dokumentmetadaten sowie die Felder kennen muss, die als filterbar konfiguriert sind. Sie müssen warten, bis Dokument- und Schemaänderungen übernommen wurden. Bei Empfehlungen (im Gegensatz zur Suche) erfolgt die Filterung nicht in Echtzeit.

Filter- und Diversifizierungseinstellungen (nur Medienempfehlungen)

Neben Filtern wirkt sich auch die Diversifizierungseinstellung einer App auf die Ergebnisse aus, die in einer Medienempfehlungsantwort zurückgegeben werden. Die Auswirkungen von Filtern und Diversifizierung werden kombiniert. Die Diversifizierung erfolgt zuerst und die Filterung an zweiter Stelle.

Die Kombination aus hoher, regelbasierter Diversifizierung und kategorienbasierter Attributfilterung führt oft zu einer leeren Ausgabe. Das liegt daran, dass eine hohe Diversifizierung die App darauf beschränkt, ein Ergebnis für jede Kategorie zurückzugeben.

Beispiel: Sie möchten Filme basierend auf Toy Story empfehlen. Sie legen die regelbasierte Diversifizierung auf „Hoch“ fest. Da die Diversifizierung hoch ist, wird zwar eine Vielzahl von Filmen empfohlen, aber nur ein Film (z. B. WALL·E) in der Kategorie „Kinderfilme“ zurückgegeben. Wenn dann der Filter für Kinderfilme angewendet wird, wird nur WALL·E als Empfehlung zurückgegeben.

Allgemeine Informationen zur Diversifizierung finden Sie unter Medienempfehlungen diversifizieren.

Hinweis

Achten Sie darauf, dass Sie eine Empfehlungs-App und einen Datenspeicher erstellt haben. Weitere Informationen finden Sie unter Medien-Apps erstellen oder Benutzerdefinierten Empfehlungsdatenspeicher erstellen.

Beispieldokumente

Sehen Sie sich diese Beispiel-Mediendokumente an. Sie können im Verlauf dieser Seite auf diese Beispieldokumente zurückgreifen.

{"id":"1","schemaId":"default_schema","structData":{"title":"Toy Story (1995)","categories":["Adventure","Animation","Children","Comedy","Fantasy"],"uri":"http://mytestdomain.movie/content/1","available_time":"2023-01-01T00:00:00Z","media_type":"movie"}}
{"id":"88125","schemaId":"default_schema","structData":{"title":"Harry Potter and the Deathly Hallows: Part 2 (2011)","categories":["Action","Adventure","Drama","Fantasy","Mystery","IMAX"],"uri":"http://mytestdomain.movie/content/88125","available_time":"2023-01-01T00:00:00Z","media_type":"movie"}}
{"id":"2857","schemaId":"default_schema","structData":{"title":"Yellow Submarine (1968)","categories":["Adventure","Animation","Comedy","Fantasy","Musical"],"uri":"http://mytestdomain.movie/content/2857","available_time":"2023-01-01T00:00:00Z","media_type":"movie"}}
{"id":"60069","schemaId":"default_schema","structData":{"title":"WALL·E (2008)","categories":["Adventure","Animation","Children","Romance","Sci-Fi"],"uri":"http://mytestdomain.movie/content/60069","available_time":"2023-01-01T00:00:00Z","media_type":"movie"}}

Filterausdrücke

Verwenden Sie Filterausdrücke, um Ihre Empfehlungsfilter zu definieren.

Syntax von Filterausdrücken

Die folgende Extended Backus–Naur Form fasst die Syntax von Filterausdrücken zusammen, mit der Sie Ihre Empfehlungsfilter definieren können.

  # A single expression or multiple expressions that are joined by "AND" or "OR".
  filter = expression, { " AND " | "OR", expression };
  # An expression can be prefixed with "-" or "NOT" to express a negation.
  expression = [ "-" | "NOT " ],
    # A parenthesized expression
    | "(", expression, ")"
    # A simple expression applying to a textual field.
    # Function "ANY" returns true if the field contains any of the literals.
    textual_field, ":", "ANY", "(", literal, { ",", literal }, ")"
    # OR filter by "available"
    available, ":", "true",
  # A literal is any double-quoted string. You must escape backslash (\) and
  # quote (") characters.
  literal = double-quoted string;
  textual_field = see the tables below;

Einschränkungen für Filterausdrücke

Für Filterausdrücke für Empfehlungen gelten die folgenden Einschränkungen:

Die Tiefe der Einbettung von AND- und OR-Operatoren in Klammern ist begrenzt. Die logischen Ausdrücke im Filter müssen in konjunktiver Normalform (CNF) vorliegen. Der komplexeste unterstützte logische Ausdruck kann eine AND-verknüpfte Liste von Klauseln sein, die nur OR Operatoren enthalten, z. B. (... OR ... OR ...) AND (... OR ...) AND (... OR ...).
Ausdrücke können mit dem Schlüsselwort NOT oder mit - negiert werden. Dies funktioniert nur mit ANY()-Ausdrücken mit einem einzelnen Argument.
available-Einschränkungen müssen auf der obersten Ebene liegen. Sie können nicht als Teil einer OR Klausel oder einer Negation (NOT) verwendet werden. Sie können nur available: true verwenden. Wenn Sie diesen Filter weglassen, werden möglicherweise abgelaufene und noch nicht verfügbare Dokumente als Empfehlungen zurückgegeben.

Das Feld available wird folgender Logik zugeordnet:

datetime.now >= available_time AND datetime.now <= expire_time

Wenn das expire_time nicht festgelegt ist, datetime.now <= expire_time wird zu true aufgelöst.
Die maximale Anzahl von Begriffen in der AND-Klausel der obersten Ebene beträgt 20.
Eine OR-Anweisung kann bis zu 100 Argumente haben, die in ANY()-Ausdrücken enthalten sind. Wenn eine OR-Anweisung mehrere ANY()-Ausdrücke enthält, werden alle Argumente auf dieses Limit angerechnet. Beispiel: categories: ANY("drama", "comedy") OR categories: ANY("adventure") hat drei Argumente.

Beispiele für Filterausdrücke

Die folgende Tabelle enthält Beispiele für gültige und ungültige Filterausdrücke. Außerdem werden die Gründe dafür angegeben, warum die ungültigen Beispiele ungültig sind.

Ausdruck	Gültig	Hinweise
`language_code: ANY("en", "fr")`	Ja
`NOT language_code: ANY("en")`	Ja
`NOT language_code: ANY("en", "fr")`	Nein	Negiert ein `ANY()` mit mehr als einem Argument.
`language_code: ANY("en", "fr") OR categories: ANY("drama")`	Ja
`(language_code: ANY("en") OR language_code: ANY("fr")) AND categories: ANY("drama")`	Ja
`(language_code: ANY("en") AND language_code: ANY("fr")) OR categories: ANY("drama")`	Nein	Nicht in konjunktiver Normalform.
`(language_code: ANY("en")) AND (available: true)`	Ja
`(language_code: ANY("en")) OR (available: true)`	Nein	Kombiniert `available` in einem `OR`-Ausdruck mit anderen Bedingungen.

Der folgende Filterausdruck filtert nach Dokumenten, die sich in der Kategorie „Drama“ oder „Action“ befinden, nicht auf Englisch sind und verfügbar sind:

categories: ANY("drama", "action") AND NOT language_code: ANY("en") AND available: true

Filterlimits

Jedes filterbare Dokumentfeld belegt in jedem Ihrer Modelle etwas Arbeitsspeicher. Die folgenden Limits helfen, negative Auswirkungen auf die Bereitstellungsleistung zu vermeiden:

In Ihrem Schema können bis zu zehn benutzerdefinierte Felder als filterbar festgelegt werden.

Wenn beim Training der App mehr als zehn benutzerdefinierte Felder gefunden werden, werden nur zehn verwendet.
In Ihrem Schema können bis zu 100.000.000 filterbare Feldwerte vorhanden sein.

Sie können die Gesamtzahl der filterbaren Feldwerte in Ihrem Schema schätzen, indem Sie die Anzahl der Dokumente in Ihrem Schema mit der Anzahl der filterbaren Felder multiplizieren. Wenn Sie diese Limits überschreiten, geschieht Folgendes:
- Sie können keine zusätzlichen Felder als filterbar festlegen.
- Das App-Training schlägt fehl.