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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。
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念 API版本选择建议
如何开始使用RES? 使用RES,从资源准备到在线服务完成推荐的全流程,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。 准备离线数据源
创建用户并授权使用RES 如果您需要对您所拥有的RES进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM),通过IAM,您可以: 根据企业的业务组织,在您的华为云帐号中,给企业中不同职能部门的员工创建IAM用户
概述 欢迎使用推荐系统(Recommender System,简称RES) 。基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等
推荐系统提供了REST(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用API。 父主题: 使用前必读
保账号安全,建议您不要直接使用账号进行日常管理工作,而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。 在我的凭证下,您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。
batch模式计算速度快于full模式。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数,作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数,作用如“L2正则项系数”描述。默认0
API版本选择建议 当前RES服务对外API开放存在2种: RES新版本的API接口,推荐使用。 RES旧版本的API接口,现仅为存量用户提供,即将下线。 父主题: 使用前必读
约束与限制 您能创建的在线服务的数量与配额有关系,具体请参见关于配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题: 使用前必读
终端节点 终端节点即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 推荐系统的终端节点如表1所示,请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 推荐系统的终端节点 区域名称 区域 终端节点(Endpoint) 华北-北京四
响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 result 是 String 一个由抽取出来的无序的关键词集合生成的字符串,以空格连接。 示例 请求示例 { "mode":"keywords", "title":[ "在贵州黔东
离线数据和近线实时数据如何配合使用? 在推荐系统初始化阶段,需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS,完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传,此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题: 数据源
数据质量检测算子,是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据(离线数据源中的离线数据)或者通用格式数据检测输入数据是否合法。包括离线数据中是否包含特殊字符,数据类型是否正确,是否缺少必备信息等。 前提条件 已将离线数据上传至OBS桶中。 创建数据质量作业 创建数据质量操作步骤如下:
1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数:叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。
Key)加密调用请求,具体可参见《RES API参考》中的"认证鉴权认证鉴权>AK/SK认证”。 图5 参数填写 预测请求参数说明。 表1 参数说明 参数 子参数 说明 id - 主体的id。此参数为必选。 items - 客体的id列表,非必选项。有下面两种场景使用: 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要
数据探索是什么?近线实时数据如何在数据探索中的报告体现? 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析,主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等,使用户能够更了解数据,进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务,任务有对应的启动时间,由于近线实时数据
默认为10。 迭代次数 指定迭代优化的最大迭代次数。如果离线计算失败,建议调小至10以下。默认为10。 优化正则化系数 在ALS算法中使用,指定正则化系数,作为优化目标中参数项代价的系数,用于避免过拟合现象发生。默认为0.01。 最大推荐结果数 最多生成多少个推荐结果。默认为100。
创建数据源参数说明 参数名称 说明 名称 数据源的名称,名称只能是字母、数字、下划线或者中划线组成的合法字符串。 用户属性表 从OBS桶中选择数据。在“用户属性表”右侧,单击,从弹出的对话框中,选择数据存储的OBS桶及其文件或文件夹。 如果选取文件夹,该文件夹下面的数据格式需保持一致,避免数据干扰。
Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1],默认值为0.1。 L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 叠加在模型的2范数之上,