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数据探索是什么?近线实时数据如何在数据探索中的报告体现? 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析,主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等,使用户能够更了解数据,进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务,任务有对应的启动时间,由于近线实时数据会实时入库,因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。
数据探索 数据探索介绍 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析,主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等,使用户能够更了解数据,进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务,任务有对应的启动时间,由于增量数据会实时入库,因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。
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。
创建在线服务 在线服务负责分析结果的应用过程,泛指部署线上服务后提供的推理服务,对外提供API接口。在推荐系统中,包含推荐引擎、文本标签、排序三种在线服务,具体说明如下: 推荐引擎 推荐引擎用于对RES召回策略跑出来的候选集结果进行融合过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提
“时间间隔”:如果选择的调度类型为间隔调度,需要配置调度的时间间隔。 基于UCB的召回策略 基于UCB的召回策略综合考虑了用户操作行为表中,物品发生的某几种行为类型及次数,然后给每一个物品都计算一个得分,最终返回得分最高的若干个物品。 表8 基于UCB的召回策略参数说明 参数名称 说明 名称 策略名称,由
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
行为类型:指定行为类型,对有该行为类型的物品进行降权。最多选五种。 排除行为类型:将有此行为类型的物品排除掉,不对其进行降权。 父主题: 算法介绍及参数说明
在此下拉框中勾选星期一到星期天的任一天进行调度。 “时间间隔”:如果选择的调度类型为间隔调度,需要配置调度的时间间隔。 父主题: 算法介绍及参数说明
指标名称:请您定义评估的指标名称。 指标公式:用户指定自定义指标公式,如:A/(A+B),参数A、B代表自定义参数的参数别名。只支持+、-、*、/。 父主题: 算法介绍及参数说明
实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析,自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块,获取对应的推荐结果。 获取推荐结果 父主题: 智能场景
自定义行为类型 如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务,否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”:设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”:设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条
通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口,可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可
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的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。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。
自定义场景(热度推荐) 05 实践 根据用户的离线历史数据,推荐系统通过模型训练和召回策略,对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据,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
在使用RES时,需注意以下使用限制。 建议使用支持的浏览器登录RES服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景,建议使用私有网络获取推荐结果。
algorithm_parameters 是 JSON 每个算法有其各自的参数列表,包括初始化、最优化、正则项等参数。 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基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0
物品是否可推荐、是否置顶、是否注销,默认值为0。 0:可推荐 1:不可推荐 2:置顶 -1:注销 否 title String 标题,可用于语义分析。 否 score Long 物品的权重,权重越高,被优先推荐的概率越高,取值范围:1-100。如不设置,默认值为1。 否 publishTime
基于行为数据的用户画像更新 基于行为数据的用户画像更新可以对用户画像进行持续更新,更新频率可达秒级。以DIS中的实时行为日志为数据源,从中分析出用户画像更新信息,并实时更新用户画像,使用户画像随着用户行为的发生而不断变化。 通过此任务可以更新的用户画像内容有:用户标签等动态信息,
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查询在线服务详情 功能介绍 根据给定的workspace_id和resource_id及category查询在线服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/