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智能场景 根据业务场景选择对应的智能推荐场景,快速搭建专属推荐系统。主要应用为猜你喜欢、关联推荐、热门推荐。 功能优势: 多维度管理,支持运营规则设置,一站式推荐平台。 自动挖掘特征,采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合,提高特征选择效率。 高适用性,多种模板选择,适用多个应用场景。
代码:输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID、推荐数量,根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐,需要配置“物品项”,即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个,需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单:输入“ID”,并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID,
代码:输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID和推荐数量,或者物品项,根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果物品项有多个,需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单:输入“ID”和设置“最大推荐个数”,也可以设置“物品项”。其中ID可以为用户ID或者物品ID,单击“预测”后显示预测结
物品画像表:用户自定义CloudTable集群名称和表名,用于存储生成的物品数据。 设置数据版本:您可以单击设置数据版本。RES的数据版本有两种,“V1”版本即数据按照原有格式存储,未做过分区处理。“V2”版本则会依照用户的分区设置做分区处理,当分区合理时,数据将均匀分布在各个节点,有效利用Clo
“添加在线候选集”(根据设置的参数在线进行召回,必须添加全局特征信息文件才可设置参数) 任务别名和UUID:分别默认为“在线候选集召回”和“online-recall”,无需改动。 优先级、同优先级数据占比:同添加推荐候选集。 设置参数:单击操作列的“设置参数”进行召回策略参数的
排序策略、过滤规则等作业。 运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑,包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB,并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可
根据age进行等距离散,设置年龄最小值为1,最大值为100,离散距离为10。等距离散会按照age将1-10岁,11-20岁等作为一个区间进行离散。 “归一化”:归一化,根据业务需求限定数值“最小值”和“最大值”。例如,根据weight进行归一化,设置weight最小值为50,最
(可选)在目标召回策略右侧,单击“查看输入输出”,可以查看输入数据和输出数据。 (可选)在目标召回策略右侧,单击“设置参数”,可以对所选策略进行参数设置。 (可选)在目标召回策略右侧,单击“删除”,可以删除该策略。 策略设置完成后,单击“确定”。作业一般需要运行一段时间,根据您的数据量和资源不同,训练时间将耗时几分钟到几十分钟不等,请您耐心等待。
单击目标服务名称进入服务详情页面,单击下方的“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID和推荐数量,根据您设置的召回策略等返回用户的预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入服务列表页面。
行过滤。如新闻网站,category取值可能为娱乐、体育、时事等。 设置黑名单 设置黑名单列表。后续任务读取数据时,将会过滤掉指定的用户或物品的记录。文件格式为每个ID占据一行。 用户黑名单/物品黑名单 上传设置的黑名单列表。 场景规格 离线计算规格 可选择“4CU”、“8CU”
如何开始使用RES? 获取访问密钥(AK/SK) 推荐作业有哪几种创建方式? 创建的场景是否会立即发布? 最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 是否有样例数据支撑我进一步了解RES? 什么是区域、可用区? API查询列表的接口返回结果是否支持分页?
的用户画像。 集群名称:指定对应的集群名称。 表名:选择对应表名称。您可以单击设置数据版本。RES的数据版本有两种,“V1”版本即数据按照原有格式存储,未做过分区处理。“V2”版本则会依照用户的分区设置做分区处理,当分区合理时,数据将均匀分布在各个节点,有效利用Cloudtabl
使用限制 在使用RES时,需注意以下使用限制。 建议使用支持的浏览器登录RES服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景,建议使用私有网络获取推荐结果。
征会额外应用于所选字段的功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中: 兴趣属性,此特征将会用于统计用户的兴趣标签,并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。
否 Boolean 是否配置属性排序。 表10 config参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 weight 是 Integer 设置当前模型版本的流量占比。 specification 是 String 计算节点规格。 instance_count 是 Integer
特征工程名称:请以“Filter-”开始,只能由字母、数字、中划线和下划线组成,并且长度小于64个字符。 “场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 根据表1设置计算引擎和存储平台相关参数,并根据业务需要在“增加历史行为过滤”,如图2所示。 图2 创建过滤规则 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明
考虑,依次计算出更新步长。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。
计算引擎:服务名、集群名称、任务配置地址、资源名信息、 存储平台:服务名、集群名称、表名。 数据源:数据表类型、数据源、数据格式。 召回策略信息 该离线作业设置的召回策略详情,召回策略信息包括: 策略别名,策略显示的名称。 OBS地址,推荐业务人员可从OBS中选择保存有人工编辑推荐结果的列表,进行人工推荐便于进行ABTest。
您可以通过管理控制台进行结果预测,也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 智能场景 获取推荐结果 自定义场景 获取推荐结果 效果评估(可选) - 创建效果评估可以对服务设置指标,查看推荐结果的具体衡量指标。 智能场景 效果评估 自定义场景 效果评估
您可以通过管理控制台进行结果预测,也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 智能场景 获取推荐结果 自定义场景 获取推荐结果 效果评估(可选) - 创建效果评估可以对服务设置指标,查看推荐结果的具体衡量指标。 智能场景 效果评估 自定义场景 效果评估 父主题: 基础问题