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  • 基本概念 - 推荐系统 RES

    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。 区域(Region) 从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块

  • 获取项目ID - 推荐系统 RES

    获取项目ID 调用API获取项目ID 项目ID还用通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects/”,其中{Endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。

  • 终端节点 - 推荐系统 RES

    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

  • 如何开始使用RES? - 推荐系统 RES

    法的使用和组合,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 - 您可以通过管理控制台进行结果预测,也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 智能场景 获取推荐结果 自定义场景 获取推荐结果 效果评估(可选) - 创建效果评估可以对服务设置指标,查看推荐结果的具体衡量指标。

  • 产品功能 - 推荐系统 RES

    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

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    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

  • 排序策略-离线特征工程 - 推荐系统 RES

    “个数比例”:个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.3。 开启调度 开启调度,按照指定的调度策略定期执行作业。

  • RES操作流程 - 推荐系统 RES

    运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑,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的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接口获取最终的推荐结果。

  • RES操作流程 - 推荐系统 RES

    法的使用和组合,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 - 您可以通过管理控制台进行结果预测,也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 智能场景 获取推荐结果 自定义场景 获取推荐结果 效果评估(可选) - 创建效果评估可以对服务设置指标,查看推荐结果的具体衡量指标。

  • 购买套餐包 - 推荐系统 RES

    20000小时 离线作业 在线作业 1年 “计算型GPU(P100)实例” 300小时 “计算型GPU(V100)实例” 300小时 存储资源 “画像存储(一百万)” 9000小时 画像存储 在线服务 “在线并发9000TPS-时” - 在线服务调用API - 购买套餐包 登录RE

  • 排序策略 - 推荐系统 RES

    即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的训练文件路径。 测试数据的obs路径 单击选择特征工程排序样本预处理生成的测试数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的测试文件路径。 特征值数量统计文件 该文件标识了每一个域下的特征数量,排序数据处理接口会生成这个文件,需要用户提供此

  • 自定义场景关闭后,为什么会自动启动? - 推荐系统 RES

    自定义场景关闭后,为什么会自动启动? 在创建自定义场景时,如果设置了自动召回策略,且此召回策略关联了在线服务,就会自动运行场景实例。用户可关闭召回策略,或者在在线服务中删除依赖的这个策略。 父主题: 自定义场景

  • 自定义场景 - 推荐系统 RES

    自定义场景 推荐引擎和排序引擎有什么区别? RES支持哪些自定义策略? 重新运行被在线服务所引用的召回策略,是否需要重新部署在线服务? 在线服务获得推荐的调用次数如何计算? 自定义场景关闭后,为什么会自动启动?

  • ModelArts - 推荐系统 RES

    数据,得到更优候选集。 RES实践样例 使用RES完成电商推荐 04 API 通过RES开放的API和调用示例,您可以使用RES的数据源、场景、训练作业等相关接口功能。 API文档 数据源 场景 训练作业 在线服务 02 购买 RES提供两种计费方式供您选择:解决方案定制计费和按需计费。

  • 排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES

    Logistic Regression (LR) LR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。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间,是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称

  • 基础问题 - 推荐系统 RES

    获取访问密钥(AK/SK) 推荐作业有哪几种创建方式? 创建的场景是否会立即发布? 最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 是否有样例数据支撑我进一步了解RES? 什么是区域、可用区? API查询列表的接口返回结果是否支持分页?

  • 用户指南(旧版) - 推荐系统 RES

    用户指南(旧版) 准备工作 RES操作流程 管理资源 全局配置 离线作业 近线作业 在线服务 服务总览信息 数据格式规范

  • 算法介绍及参数说明 - 推荐系统 RES

    算法介绍及参数说明 召回策略 过滤规则 排序策略-离线特征工程 排序策略-离线排序模型 在线服务 效果评估 父主题: 自定义场景

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    直观的界面进行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。 REST API RES提供REST形式的访问接口,您能够非常容易地从Web应用中访问RES。具体操作和API详细描述,请参见《推荐系统API参考》。

  • 全局特征信息文件 - 推荐系统 RES

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features