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工作空间 工作空间简介 创建工作空间 (可选)创建企业项目 编辑或删除工作空间
与其他云服务的关系 表1 RES与其他服务的关系 相关服务 交互功能 数据湖探索 数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索文档》。 对象存储服务 对象存储服务(Object Storage S
请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是 String 用户ID。 rank_items 是 List 用户自己上传的候选集列表。 响应消息
Integer 预分区个数。默认推荐预分区8个。 index_region_num 否 Integer 索引表预分区个数。近线策略中只有基于用户数据更新用户画像和基于物品数据更新物品画像需要设置索引表预分区个数,其他近线策略则不需要。 响应消息 响应参数请参见表16。 表16 响应参数说明 参数名称
索2阶、3阶、4阶的特征交互组合。默认3。 各阶隐向量长度 各阶特征交互使用的隐向量长度,数量需对应最大交互阶数。默认10,60,80。 哈希长度 每阶特征交互所选择的group数量,数量需对应最大交互阶数。默认10,60,80。 特征交互层惩罚项系数 特征交互层输出值的惩罚项系数,用来防止过拟合。默认0
页面。 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。
请重新操作,或联系管理员查看问题。 400 RES.3305 Datasource Error 获取数据源失败 请重新操作,或联系管理员查看问题。 400 RES.3306 Datasource Error 修改DataStruct失败 ({0}) 请重新操作,或联系管理员查看问题。 400 RES
请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是 String 用户ID。 items 否 List 由itemid组成的List。需要在部署服务的
gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num Int 以选择的最大节点数量。 storage String 资源规格的ssd大小。 interface_type Int 接口类型。 no_resource Boolean
选择“代码”方式,在左侧框内输入预测代码,单击“预测”后在右侧显示预测结果,如图6所示。输入用户ID和推荐数量,根据您设置的策略返回用户的预测结果。 图6 代码预测 请求代码 “id”为需要请求的用户id,“rec_num”为推荐物品的数量。 { "id":"user894", "rec_num":
集,而为了尽可能保证推荐的匹配度,要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合,所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1, 对离线生成的items2进行如下处理:先从items2中取在item1中出现的物品,如果个数不够,再从item2中取其余的物品填补。