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工作空间简介 RES工作空间帮您实现离线作业、近线作业和在线服务隔离的功能,达到不同角色用户信息隔离管理的目的。 如果您未开通企业项目管理服务的权限,您可以在RES创建自己独立的工作空间。 如果你开通了企业项目管理服务的权限,可以在创建工作空间的时候绑定企业项目,并在企业项目下添
49*4=1.96元。 在线服务 应用于在线服务预测计费。 TPS统计规则为每小时平均TPS,例如每秒调用5次,持续调用1小时,TPS即为5,这一小时按需计费消耗为5*0.95=4.95元。 最终纳入计费的有效TPS值由两部分决定: 配置TPS:客户在场景中配置的在线服务TPS。 说明:
组合作业 创建组合作业 通过创建组合作业,用户可以根据配置的策略规则进行离线计算得到不同策略的候选集ID,来进行在线流程计算,得到用户满意的推荐结果。组合作业具体实现请参见图1。 图1 组合作业 创建组合作业主要包括如下设置: 基本配置 资源选择 召回策略 过滤规则 排序策略 预览配置
列表页面和自定义场景详情页面进行操作。 发布或终止自定义场景默认对该场景下的所有作业执行发布或终止操作,包括召回策略、过滤规则、排序策略和在线服务等作业。 前提条件 已存在创建成功的自定义场景。 发布自定义场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务” > “自定义场景”,进入自定义场景列表页面。
召回策略成功,继续单击“下一步”,跳过可选步骤过滤策略和排序策略,进入“在线服务”页面,进行在线服务的配置。 在“在线服务”配置页面,进行在线流程配置,配置完成后单击“创建并完成”。 “在线流程”:自定义在线流程名称,此样例命名为“hot-flow”。 “推荐候选集”:选择步骤3
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。 使用便捷,一键式构建推荐系统,提供标准API接口,调用简单,便于被集成。 实时更新,具备实时更新能力,更快反馈用户的精准需求。 降低成本,减少人力支出投入。 自定义场景 基于用户历史行
排序策略-近线排序策略 近线排序策略用于对在线实时数据排序。如果使用在线排序模型,需在排序策略-近线特征工程中创建完成后才可以正常使用排序策略。 在“创建自定义场景”页面,进入“排序策略”页签,单击“添加近线排序策略”。 进行在线学习参数配置。 名称:自定义在线排序策略名称。 离线排序策略:
过滤规则用于生成推荐的过滤集,包含黑白名单、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 特征工程 特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理,形成的结果用于排序策略的训练。 排序策略 排序策略利用CTR预估或综合性计算的算法给候选集做打分。 在线服务 在线服务应用于做线上推荐,每个服务之间是
窗口间隔(秒) 近线策略处理的窗口间隔,单位为秒,10代表每隔10s进行一次算。 10s。 算子参数 在线服务名:使用的在线服务的名称。该在线服务需满足前提条件的要求。 流程名:在线服务对应的在线流程名称。 异常数据输出路径:单击右侧的按钮,选择数据在OBS中的存放路径,此路径下会记录不符合任务要求的输入数据。
式。 数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。 统计间隔(天) 统计间隔,以天为单位,每隔多少天计算一次指标,大于0。 在线服务 选择已发布的在线服务进行推荐效果指标计算。 结果保存路径 效果评估结果在OBS的文件输出路径。 指标 推荐服务效果评估指标,通过指标后的下拉框选
推荐系统支持如下几种作业创建方式: 通过RES管理控制台创建作业、查看推荐和效果评估结果。详情参见《推荐系统用户指南》。 通过API提交任务并获取结果。详请参见《推荐系统API参考》。 父主题: 基础问题
读取配置源文件来进行离线计算。 资源名,指定DLI运行作业的资源规格。 存储平台 服务名称,CloudTable作为存储平台,用于用户推荐在线数据和推荐候选集的存储。 集群名称,选择“资源中心”绑定的CloudTable集群名称。 表名,存储的表格名称。 过滤规则别名 自定义过滤
DLI集群建议创建跨源连接,通过RPC方式访问,提高读写性能。 开通存储平台CloudTable CloudTable作为存储平台,用于用户推荐在线数据和推荐候选集的存储。在使用推荐系统之前,您需要开通表格存储服务(CloudTable Service)来创建集群。 登录华为云。在华为
String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于推荐效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户,用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 实时行为日志示例 { "userId": "user1",
使用于在线服务,为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时,您可以单击作业的名称,进入详情页面,通过查看日志等手段处理问题。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的
traceId String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户,用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 用户操作行为示例 { "userId":"user1"
String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于推荐效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户,用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 数据示例 单击下载样例数据,将样例数据下载至本地 父主题: 数据源管理
时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案,支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签,提供离线、近线、在线三层计算,完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时,智能学习用户行为,构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高,用户粘性增强,PV增幅明显。
数据格式规范 推荐系统OBS文件夹规范 离线数据源 实时日志 全局特征信息文件 父主题: 用户指南(旧版)
权限管理 创建用户并授权使用RES RES自定义策略