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  • 智能场景简介 - 推荐系统 RES

    对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。 热门推荐

  • 关联推荐的主要应用场景是什么? - 推荐系统 RES

    关联推荐的主要应用场景是什么? 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐,根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联的物品,进行有关联度的推荐。 父主题: 智能场景

  • 修改训练作业参数 - 推荐系统 RES

    objects 匹配特征对(属性匹配召回作业需要提供此参数)。 striping 否 Striping object 行条化策略(属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数)。 match_type 否 String 匹配类型(属性匹配召回作业需提供此参数):

  • 新建在线服务 - 推荐系统 RES

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  • 更新智能场景内容 - 推荐系统 RES

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  • 新建训练作业 - 推荐系统 RES

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  • 查询在线服务详情 - 推荐系统 RES

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  • 修改在线服务参数 - 推荐系统 RES

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  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

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  • 新建多个训练作业 - 推荐系统 RES

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  • 查询训练作业 - 推荐系统 RES

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  • 部署服务 - 推荐系统 RES

    Boolean 是否开启优选项功能,需匹配global_features_info_path,profile_uuid和attr_weight。例如,在购物车场景,使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集,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

  • 查询数据源详情 - 推荐系统 RES

    MatchFeaturePair objects 匹配特征对(属性匹配召回作业需要提供此参数)。 striping Striping object 行条化策略(属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数)。 match_type String 匹配类型(属性匹配召回作业需提供此参数):

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    权重值:权重影响不同物品属性匹配的程度,取值0.01-1,2位小数。 匹配个数度量:如果开启匹配个数度量, 同个特征匹配个数多的数据有优势。例如博客标签中,匹配5个标签(tags)比匹配1个标签(tags)更相关。如果不开启, 多值特征匹配时,匹配特征个数无关,都被视为匹配。 操作:可以单击操作列下面的进行删除某个匹配特征对。

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征,以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名:从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。 物品特征名:从下拉框中选择目标物品特征用于匹配用户特征,更好的做出推荐。 权重:取值为0.01-1。权重越高,该匹配特征所被优先推荐的概率越高。

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    全局特征信息文件。 - 匹配类型 画像匹配类型,包括: 用户匹配物品 物品匹配用户 用户自匹配 物品自匹配 用户匹配物品 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数,如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。您可以单击进入“添加匹配特征对”页面进行配置。设置

  • 修改自定义场景 - 推荐系统 RES

    修改自定义场景 对于已创建的自定义场景,您可以修改相关参数配置以匹配业务变化。 前提条件 已存在创建完成的自定义场景。 修改基本信息 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”,进入“自定义场景”列表页面。 在自定义场景列表中,单击目标场景名称进入“自定义场景详情”页。

  • 基本概念 - 推荐系统 RES

    联网企业降低构建推荐应用的技术门槛,提升点击率、留存率和用户体验。 智能场景 针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 自定义场景 面向了解推荐算法等相关的用户,可自定义推荐中涉及算法的使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    "dynamic-search" 候选集,为必选项。 match_infos 进行召回匹配的参数配置,即搜索的匹配信息。 label:客体的属性名称(可为字符串或字符串数组类型)。 value:相应的属性值。 weight:该属性值的匹配权重,多个匹配条件做加权汇总后按分值从大到小给出候选集。

  • 应用场景 - 推荐系统 RES

    提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。