修复打印562-569实验日志错误

recommend-server-service/src/main/java/com/tzld/piaoquan/recommend/server/service/rank/strategy/RankStrategy4RegionMergeModelV562.java

@@ -40,9 +40,9 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV562 extends RankStrategy4RegionMergeM
     private FeatureService featureService;
 
     /**
-     * V565 个性化召回白名单 (7 路: V566 基础 6 路 + 1 路 dk_elements 画像路实验)：召回 key 含 mid/uid，
+     * V562 个性化召回白名单 (7 路: V566 基础 6 路 + 1 路 dk_elements 画像路实验)：召回 key 含 mid/uid，
      * 依赖该用户行为信号。
-     * V565 实验路径: UserProfileDkElements (用户元素画像 s_z_y_s/zt_gyf)
+     * V562 实验路径: UserProfileDkElements (用户元素画像 s_z_y_s/zt_gyf)
      * 注：YearReturnCate2 因线上效果不佳, 2026-06-04 起移到非个性化白名单。
      */
     private static final Set<String> PERSONAL_RECALL_PUSH_FROMS = new HashSet<>(Arrays.asList(
@@ -56,7 +56,7 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV562 extends RankStrategy4RegionMergeM
     ));
 
     /**
-     * V565 非个性化召回白名单 (17 路)：只依赖 headVid + 地域/品类/相似度（vid-vid CF 也归此类）。
+     * V562 非个性化召回白名单 (17 路)：只依赖 headVid + 地域/品类/相似度（vid-vid CF 也归此类）。
      * 含 5 路旧地域、新地域、城市、head province/cate、先验省份、return 相似、scene CF、YearReturnCate2。
      */
     private static final Set<String> NON_PERSONAL_RECALL_PUSH_FROMS = new HashSet<>(Arrays.asList(
@@ -89,7 +89,7 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV562 extends RankStrategy4RegionMergeM
 
     /*
      * 设计要点：
-     *   - fail-closed 白名单：RecallService 未来加新路不会自动进 V565，避免污染 vs V568 AB 对比
+     *   - fail-closed 白名单：RecallService 未来加新路不会自动进 V562，避免污染 vs V568 AB 对比
      *   - 流量池 3 路 (flow_pool / quick_flow_pool / recall_strategy_hotspot) 不在任何名单——独立通道
      *   - 调用顺序 = 个性化优先：同 vid 双类命中时归个性化，保护用户兴趣信号
      */
@@ -109,7 +109,7 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV562 extends RankStrategy4RegionMergeM
         List<Video> rovRecallRank = new ArrayList<>();
 
         // ============================================================
-        // V565 实验：统一粗排分截断 (个性化 / 非个性化 两配额, 动态补足)
+        // V562 实验：统一粗排分截断 (个性化 / 非个性化 两配额, 动态补足)
         // 总配额 coarseRankTopN，个性化占 personalRatio。先个性化按上限抢位，
         // 个性化不足时剩余名额转给非个性化，保证精排算力满载。
         //
@@ -129,7 +129,7 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV562 extends RankStrategy4RegionMergeM
         int sizeBeforeNonPersonal = rovRecallRank.size();
         RecallUtils.extractAllAndTruncateByCoarseRank(nonPersonalBudget, param, setVideo, rovRecallRank, coarseRankMap, NON_PERSONAL_RECALL_PUSH_FROMS);
         int nonPersonalActual = rovRecallRank.size() - sizeBeforeNonPersonal;
-        log.info("coarse_rank_summary exp=565 quota={} pc={} ps={} nc={} ns={}",
+        log.info("coarse_rank_summary exp=562 quota={} pc={} ps={} nc={} ns={}",
                 totalTopN, personalCandidates, personalActual, nonPersonalCandidates, nonPersonalActual);
 
         // 记录召回源中的视频
@@ -407,7 +407,7 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV562 extends RankStrategy4RegionMergeM
     }
 
     /**
-     * V565 实验：拉取粗排分（按 vid → score 返回）。
+     * V562 实验：拉取粗排分（按 vid → score 返回）。
      *
      * 数据源：alg_vid_recommend_exp_feature_20250212。
      * 表里没有现成 rovn 字段，需要从原子字段 (return_n_uv_*, exp_*) 用 plusSmooth 算出来。

recommend-server-service/src/main/java/com/tzld/piaoquan/recommend/server/service/rank/strategy/RankStrategy4RegionMergeModelV569.java

@@ -40,9 +40,9 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV569 extends RankStrategy4RegionMergeM
     private FeatureService featureService;
 
     /**
-     * V565 个性化召回白名单 (7 路: V566 基础 6 路 + 1 路 dk_elements 画像路实验)：召回 key 含 mid/uid，
+     * V569 个性化召回白名单 (7 路: V566 基础 6 路 + 1 路 dk_elements 画像路实验)：召回 key 含 mid/uid，
      * 依赖该用户行为信号。
-     * V565 实验路径: UserProfileDkElements (用户元素画像 s_z_y_s/zt_gyf)
+     * V569 实验路径: UserProfileDkElements (用户元素画像 s_z_y_s/zt_gyf)
      * 注：YearReturnCate2 因线上效果不佳, 2026-06-04 起移到非个性化白名单。
      */
     private static final Set<String> PERSONAL_RECALL_PUSH_FROMS = new HashSet<>(Arrays.asList(
@@ -56,7 +56,7 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV569 extends RankStrategy4RegionMergeM
     ));
 
     /**
-     * V565 非个性化召回白名单 (17 路)：只依赖 headVid + 地域/品类/相似度（vid-vid CF 也归此类）。
+     * V569 非个性化召回白名单 (17 路)：只依赖 headVid + 地域/品类/相似度（vid-vid CF 也归此类）。
      * 含 5 路旧地域、新地域、城市、head province/cate、先验省份、return 相似、scene CF、YearReturnCate2。
      */
     private static final Set<String> NON_PERSONAL_RECALL_PUSH_FROMS = new HashSet<>(Arrays.asList(
@@ -89,7 +89,7 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV569 extends RankStrategy4RegionMergeM
 
     /*
      * 设计要点：
-     *   - fail-closed 白名单：RecallService 未来加新路不会自动进 V565，避免污染 vs V568 AB 对比
+     *   - fail-closed 白名单：RecallService 未来加新路不会自动进 V569，避免污染 vs V568 AB 对比
      *   - 流量池 3 路 (flow_pool / quick_flow_pool / recall_strategy_hotspot) 不在任何名单——独立通道
      *   - 调用顺序 = 个性化优先：同 vid 双类命中时归个性化，保护用户兴趣信号
      */
@@ -109,7 +109,7 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV569 extends RankStrategy4RegionMergeM
         List<Video> rovRecallRank = new ArrayList<>();
 
         // ============================================================
-        // V565 实验：统一粗排分截断 (个性化 / 非个性化 两配额, 动态补足)
+        // V569 实验：统一粗排分截断 (个性化 / 非个性化 两配额, 动态补足)
         // 总配额 coarseRankTopN，个性化占 personalRatio。先个性化按上限抢位，
         // 个性化不足时剩余名额转给非个性化，保证精排算力满载。
         //
@@ -129,7 +129,7 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV569 extends RankStrategy4RegionMergeM
         int sizeBeforeNonPersonal = rovRecallRank.size();
         RecallUtils.extractAllAndTruncateByCoarseRank(nonPersonalBudget, param, setVideo, rovRecallRank, coarseRankMap, NON_PERSONAL_RECALL_PUSH_FROMS);
         int nonPersonalActual = rovRecallRank.size() - sizeBeforeNonPersonal;
-        log.info("coarse_rank_summary exp=565 quota={} pc={} ps={} nc={} ns={}",
+        log.info("coarse_rank_summary exp=569 quota={} pc={} ps={} nc={} ns={}",
                 totalTopN, personalCandidates, personalActual, nonPersonalCandidates, nonPersonalActual);
 
         // 记录召回源中的视频
@@ -407,7 +407,7 @@ public class RankStrategy4RegionMergeModelV569 extends RankStrategy4RegionMergeM
     }
 
     /**
-     * V565 实验：拉取粗排分（按 vid → score 返回）。
+     * V569 实验：拉取粗排分（按 vid → score 返回）。
      *
      * 数据源：alg_vid_recommend_exp_feature_20250212。
      * 表里没有现成 rovn 字段，需要从原子字段 (return_n_uv_*, exp_*) 用 plusSmooth 算出来。