问题1：机器学习PAI中推荐系统的过滤一般是怎样做的啊？redis是怎样一个数据结构存的啊？就是一些调曝光频次，以及对于近期下单的不推，加购的，重复推时没有行为的过滤～这些策略一般怎么实现会比较好呢？问题2：我看PAIREC的过滤是FilterConfs 支持曝光过滤（User2ItemExposureFilter），状态过滤（ItemStateFilter），数量调整（PriorityAdjustCountFilter, AdjustCountFilter）。 如果想实现我前面说的那些，我就是在想，如果用redis,每个用户的对应的item队列存哪些信息，怎么做会比较好？
机器学习PAI中推荐系统的过滤一般是怎样做的啊？redis是怎样一个数据结构存的啊？[阿里云机器学习PAI]
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