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排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型,该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序,以将推荐物品顺序调整到最优。 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
新建多个训练作业 功能介绍 批量新建作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/job-instances
查询训练作业 功能介绍 查询resource_id(数据源id或场景id)下的指定类型的作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{r
自定义场景简介 RES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。您可以基于RES提供的多种推荐训练作业得到推荐候选集,用于在线服务计算得到推荐结果。 自定义场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 创建自定义场景
查询数据源详情 功能介绍 查询指定数据源的详情信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id} 表1 路径参数
提交排序任务API 功能介绍 用于提交排序训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/rank-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
提交组合作业 功能介绍 该接口用于提交组合作业进行离线计算,并完成对应策略的候选集生成。 URI POST /v1/{project_id}/training 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
数据导入 数据导入介绍 数据导入即读取经过“数据结构”生成的数据,对每条数据进行校验。推荐系统保留字段需校验类型和数据合法性、自定义字段校验类型,输出错误报告。如果数据完全符合要求,会生成推荐系统所需要的宽表和画像数据。 宽表:推荐系统内部格式,以行为数据为主,将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据。
创建自定义场景 自定义场景基于用户群体不同推荐场景的需求,提供了多种多样的推荐策略和算法,实现了端到端的自定义推荐场景搭建,使每一个推荐场景都能得到针对性的推荐效果提升。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。 由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。
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
提交流式训练作业 功能介绍 该接口用于提交流式训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/stream-etl-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理,它包含两个功能: 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据; 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应,特征工程的两个任务分别是: 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理
召回策略 召回是指对大量的物品做初选,为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式,您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群,将