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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。召回策略中内置了多种召回方式,用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有: 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐
效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标,查看推荐效果的反馈,可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估 创建效果评估步骤如下: 在“离线作业”的“效果评估”页签,单击左上方“创建”,进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面,填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。
过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式,使之不进入候选集。过滤规则说明请参见图1。 图1 过滤规则 创建过滤规则 在“创建过滤规则”页面,用户可以对目标数据选择不同策略进行离线计算,得到合适的候选集。 创建过滤规则操作步骤如下: 在“离线作业”下,单击“过滤规则”页签,单击该
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
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
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
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
准备离线数据源 在使用RES创建数据源时,您需要准备以下的3种基础数据包并上传至OBS。如果使用近线流程,需先将业务系统埋点日志转换成推荐系统指定格式,并实时写入DIS相应通道。本章节介绍了RES当前离线数据源和近线数据源的数据格式,您可以参考本章节说明,准备相应的数据。 目前数
策略参数说明 RES支持多种策略,本章介绍召回策略(recall)、排序策略(sorting)。具体描述请参见表1 策略类型说明。 表1 策略类型说明 strategy_type name algorithm_type recall 特定行为热度推荐 SpecificBehavior
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。
更新智能场景内容 功能介绍 更新智能场景的内容信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/intelligent-scenes/{scene_id} 表1 路径参数
创建智能场景 功能介绍 在指定工作空间下面创建智能场景。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/intelligent-scenes 表1 路径参数 参数 是否必选
新建在线服务 功能介绍 新建在线服务元数据,新建成功之后可手动发布此服务。 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}/service-instance