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开启公共终端节点 推荐系统在需要使用CloudTable集群进行数据存储,CloudTable集群创建后默认没有打开APIG,需开启之后推荐才能正常使用CloudTable集群。 前提条件 已开通CloudTable服务,创建集群并完成资源绑定。 公共终端节点默认不开启。 开启公共终端节点
绑定资源 创建跨源链接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时,建议创建跨源连接,用于访问CloudTable的数据源,提高读写性能。 创建跨源连接 开启公共终端节点 推荐系统在需要使用CloudTable集群进行数据存储,需开启公共终端节点之后推荐才能正常使用CloudTable集群。
RES操作流程 操作流程 本章节介绍使用RES,从资源准备到在线服务完成推荐的全流程。RES流程图如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。
融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据,得到更优候选集。 RES实践样例 使用RES完成电商推荐 04 API 通过RES开放的API和调用示例,您可以使用RES的数据源、场景、训练作业等相关接口功能。 API文档 数据源 场景 训练作业 在线服务 02 购买
上传离线数据源至OBS RES使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据源的存储。因此,在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶,然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括: 离线数据源:包含用户
创建OBS桶 RES使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据源以及黑白名单和用户数据的存储。因此,在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶,然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括: 离线数据
场景优势 可以实现7*24小时,智能学习用户行为,构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高,用户粘性增强,PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入,减低人力成本。 全流程自动化,批/流训练结合,稳定可靠。 图2 RES媒资推荐 RES+房产应用场景 场景描述 推荐系统助力房产企业APP实现首页推荐、详情推荐和个人中心推荐。
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作业相关API 提交组合作业 提交召回作业 提交过滤作业 提交特征工程作业 提交排序作业 提交实时流近线作业 提交流式训练作业 提交数据质量作业 策略参数说明 停止算子作业 查询作业列表 查询作业详情 重新执行作业 删除作业 提交效果评估任务 查询效果指标 编辑修改作业 更新索引结构
提交排序作业 提交排序任务API 查询ModelArts服务AK/SK 关联AK/SK到ModelArts服务 查询ModelArts计算节点规格 父主题: 作业相关API
计算资源配置 增加计算资源 更改计算资源 删除计算资源 查询计算资源列表 按类型查询计算资源 获取资源列表 父主题: 全局配置API
预测接口(文本标签) 分词模型 命名实体识别模型 父主题: 在线服务API
查询作业详情 通过调用API查询作业详情 通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 父主题: 作业相关API
重新执行作业 通过调用API重新执行作业 通过DLF重新执行作业 父主题: 作业相关API
API(V1不推荐) 平台资源API 作业相关API 全局配置API 在线服务API
训练作业 新建训练作业 新建多个训练作业 查询训练作业 修改训练作业参数 删除训练作业 查询训练作业候选集 父主题: API
数据格式规范 推荐系统OBS文件夹规范 离线数据源 实时日志 全局特征信息文件 父主题: 用户指南(旧版)
权限管理 创建用户并授权使用RES RES自定义策略
数据质量管理 数据结构 数据导入 数据探索 父主题: 数据源管理
“不离散”:(默认)不做归一化,不对数据做处理。 自定义行为类型 如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务,否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”:设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”:设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式