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  • 上传离线数据源至OBS - 推荐系统 RES

    Service,简称OBS)进行数据源存储。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计算。 需要存放在OBS桶中数据包括: 离线数据源:包含用户类数据,物品类数据,行为数据以及推荐候选列表。 人工推荐策略候选集(可选):您可以将人工编辑推荐结果列表c

  • 上传实时数据 - 推荐系统 RES

    请参见获取项目名称、项目ID、区域ID。 获取需要上传通道ID(streamId)。 单击近线数据源“详情” 图1 获取通道ID 上传实时数据,示例代码如下,其中,“streamId”配置值要与步骤2中“通道ID”值一致。 1 2 3 4 5 6 7 8

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    UserCF算法生成用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘矩阵分解推荐 基于交替最小二乘矩阵分解推荐:基于用户-物品行为信息作为原始矩阵,利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解,分解之后用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估用户-物品评分矩阵,提取出评分最高若干个物品作为召回结果。

  • 更新智能场景内容 - 推荐系统 RES

    attr_values_a 否 Array of AttrValue objects 被推荐对象属性-值配置。 attr_values_b 是 Array of AttrValue objects 待推荐对象属性-值配置。 表39 AttrValue 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是

  • 创建数据源 - 推荐系统 RES

    创建数据源 功能介绍 在指定工作空间下面创建一个新数据源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources 表1 路径参数 参数 是否必选

  • 应用场景 - 推荐系统 RES

    买了又买等推荐场景,但各个子场景运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案,在一套数据源下,支持多种电商推荐场景,提供面向电商推荐场景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。 最近邻算法深度学习结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。

  • 如何上传实时数据? - 推荐系统 RES

    请参见获取项目名称、项目ID、区域ID。 获取需要上传通道ID(streamId)。 单击近线数据源“详情” 图1 获取通道ID 上传实时数据,示例代码如下,其中,“streamId”配置值要与步骤2中“通道ID”值一致。 1 2 3 4 5 6 7 8

  • 创建OBS桶 - 推荐系统 RES

    名单和用户数据存储。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计算。 需要存放在OBS桶中数据包括: 离线数据源:包含用户类数据,物品类数据,行为数据以及推荐候选列表。 黑名单和白名单:黑名单和白名单过滤配置,便于用户快速

  • 如何开始使用RES? - 推荐系统 RES

    数据质量管理 选择并配置推荐业务 智能场景 针对对应场景,由RES根据场景类型预置好对应智能算法,为匹配场景提供智能推荐服务。 智能场景简介 自定义场景 面向了解推荐算法等相关用户,可自定义推荐中涉及算法使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。 自定义场景简介 获取推荐结果

  • 在线服务 - 推荐系统 RES

    优先级:根据优先级和百分比计算多个召回候选集融合。优先级高推荐结果将确保在优先级低之前。P1优先级最高,P1优先级如果没有用户对应推荐物品,由配置低优先级补充,以此类推。优先级相同推荐候选集,根据百分占比确认召回策略推荐数量,同优先级下数据占比之和需要等于100%。 权重:根据权重

  • 查询数据源列表 - 推荐系统 RES

    workspace_id String 工作空间编号。 data_config DataConfig object 数据配置。 specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。 表5

  • 什么是区域、可用区? - 推荐系统 RES

    一般情况下,建议就近选择靠近您或者您目标用户区域,这样可以减少网络时延,提高访问速度。 在除中国大陆以外亚太地区有业务用户,可以选择“中国-香港”、“亚太-曼谷”或“亚太-新加坡”区域。 在非洲地区有业务用户,可以选择“非洲-约翰内斯堡”区域。 在欧洲地区有业务用户,可以选择“欧洲-巴黎”区域。

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    兴趣标签召回候选集:根据用户画像兴趣标签召回候选集。 实时标签召回候选集:根据用户实时操作物品标签召回候选集。 默认兴趣标签召回候选集。 兴趣宽度 生成候选集中兴趣宽度,值越小候选集中类型越少。 说明: 选择兴趣宽度数量对应,权重值最高兴趣标签个数进行检索,得到标签匹配物品候选集。

  • 更新自定义场景内容 - 推荐系统 RES

    数据源id,字母、数字、下划线、减号组合32位。 ds_config 是 ds_config object 数据源配置。 scene_name 是 String 场景名称,1-64位字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig

  • RES操作流程 - 推荐系统 RES

    数据质量管理 选择并配置推荐业务 智能场景 针对对应场景,由RES根据场景类型预置好对应智能算法,为匹配场景提供智能推荐服务。 智能场景简介 自定义场景 面向了解推荐算法等相关用户,可自定义推荐中涉及算法使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。 自定义场景简介 获取推荐结果

  • 发布或终止自定义场景 - 推荐系统 RES

    在自定义场景详情页面发布:单击自定义场景列表中目标场景名称,进入自定义场景详情页,单击页面右上角“发布”。 在“发布场景”页面确认自定义场景作业运行配置规格单击“是”。 修改自定义场景信息需要执行发布操作才可以同步数据。 发布场景会覆盖之前数据,请谨慎操作。 终止自定义场景 登录RE

  • 预测接口(排序) - 推荐系统 RES

    trace_id 是 String 消息追踪ID,标识本次请求推荐结果。 rec_num 是 Integer 返回结果数量。 user_id 是 String 用户ID content 是 List 请参见表4,推荐物品内容。 表4 content参数说明 参数名称 是否必选 参数类型

  • 使用前必读 - 推荐系统 RES

    使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束限制 基本概念 API版本选择建议

  • 错误码 - 推荐系统 RES

    Error 重复key值 请检查key值是否重复。 400 RES.3410 Basic Error 不支持key值({0}) 请检查key值是否负荷文档要求。 400 RES.3411 Basic Error 工作空间({0})下资源未清空 请清空该工作空间下资源。 400

  • RES操作流程 - 推荐系统 RES

    创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算逻辑,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AB,并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可以通过在线服务预测结果,也可以通过API接口获取最终推荐结果。 获取推荐结果