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  • 如何开始使用RES? - 推荐系统 RES

    在使用RES之前,首先您需要创建一个数据源,后续操作都是基于您创建数据源进行。 创建离线数据源 上传实时数据(可选) RES通过SDK上传实时数据,进行数据计算和处理,更新用户相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取,生成推荐系统内部通用数据格式。

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    数据源 数据在OBS存放路径。包括用户属性表、物品属性表、用户操作行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前,需要提供一份全局特征信息文件,后续特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传数据中特征有变化时,用户需要同步更新该文件。

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    召回策略 您可以根据业务需要,选择合适召回策略。召回策略用于配置离线计算逻辑,通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集生成。 各个召回策略详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品协同过滤推荐 基于用户协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    据用户长短期行为表现出来兴趣进行学习与训练,结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定物品关联推荐,根据已关联物品对相关内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联物品,进行有关联度推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多物品内容,如实时搜索量前几新闻或者物品。

  • RES操作流程 - 推荐系统 RES

    在使用RES之前,首先您需要创建一个数据源,后续操作都是基于您创建数据源进行。 创建离线数据源 上传实时数据(可选) RES通过SDK上传实时数据,进行数据计算和处理,更新用户相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取,生成推荐系统内部通用数据格式。

  • 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召回策略,是否需要重新部署在线服务? 在线服务获得推荐调用次数如何计算? 自定义场景关闭后,为什么会自动启动?

  • 提交效果评估任务 - 推荐系统 RES

    online_services 是 List 需要进行效果评估在线服务; indicators 是 List 请参见表3,需要统计指标列表及其对应参数。 start_time 是 Long 被统计数据起始时间戳。 end_time 是 Long 被统计数据终止时间戳。 interval

  • 配额说明 - 推荐系统 RES

    为防止资源滥用,平台限定了各服务资源配额,对用户资源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求次数(TPS) 200 数据源个数

  • 管理在线服务 - 推荐系统 RES

    通”、“停止”、“删除”等操作。您也可以通过单击在线服务名称查看在线服务详细信息。 编辑服务 用户可以通过“编辑”在线服务修改该参数信息进行计算。生成数据会覆盖原来在线服务计算生成数据。“部署中”在线服务不支持编辑。操作步骤如下: 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入服务列表。

  • 排序策略-离线特征工程 - 推荐系统 RES

    开始和结束,长度为1~64个字符。 描述 对于特征工程描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后数据, 选择排序模型需要用户特征, 未选择用户特征将不会被处理,即排序模块将忽略这些特征。 说明: 离散区间个数不能超过100个,请您根据业务需求合理分配参数值。

  • 什么是区域、可用区? - 推荐系统 RES

    和网络时延要求。 如果您应用需要较高容灾能力,建议您将资源部署在同一区域不同可用区内。 如果您应用要求实例之间网络延时较低,则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用资源时,您必须指定其区域终端节点。有关华为云区域和终端节点更多信息,请参阅地区和终端节点。

  • 修改自定义场景 - 推荐系统 RES

    修改自定义场景 对于已创建自定义场景,您可以修改相关参数配置以匹配业务变化。 前提条件 已存在创建完成自定义场景。 修改基本信息 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”,进入“自定义场景”列表页面。 在自定义场景列表中,单击目标场景名称进入“自定义场景详情”页。

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    UserCF算法生成用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘矩阵分解推荐 基于交替最小二乘矩阵分解推荐:基于用户-物品行为信息作为原始矩阵,利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解,分解之后用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估用户-物品评分矩阵,提取出评分最高若干个物品作为召回结果。

  • 全局配置简介 - 推荐系统 RES

    详细指导 密钥认证 在使用RES之前,需要获取添加访问密钥,用于授权使用OBS、DLI、Cloudtable、ModelArts等服务,如果没有添加访问密钥,则无法调用接口。 获取访问秘钥并添加RES全局配置 属性配置 以键值对方式进行存储,配置后配置项可以用于整个服务。 管理属性配置

  • API概览 - 推荐系统 RES

    查询训练规格 查询当前推荐系统所提供离线计算规格,实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时,需要提供此信息。 数据源 创建数据源 在指定工作空间下面创建一个新数据源。 查询数据源列表 查询当前工作空间下数据源列表。 查询数据源详情 查询指定数据源详情信息。 修改数据源内容

  • 部署服务 - 推荐系统 RES

    在购物车场景,使用召回候选集来自于离线计算基于物品协同过滤生成候选集,而为了尽可能保证推荐匹配度,要求推荐出来物品尽可能与用户性别、体质和年龄等属性吻合,所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到满足条件物品列表item1, 对离线生成items2进行如

  • 效果评估 - 推荐系统 RES

    阈值:阈值是用来衡量用户行为有效性标准, 当数据源actionMeasure值大于阈值时, 当前用户行为有效。 去重:您可以单击勾选,根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称:请您定义评估指标名称。 指标公式:用户指定自定义指标公式,如:A/(A+B),参数A、B代表自定义参数参数别名。只支持+、-、*、/。

  • 提交流式训练作业 - 推荐系统 RES

    输出流DIS通道名称。该通道用于存放由行为数据和画像库计算生成排序预处理数据,以供模型训练。通道中数据属于流式训练作业产生中间数据,使用者只需指定通道名称,无需往该通道发送或获取数据。 starting_offsets 是 String 读取DIS数据起始位置,LATEST表示从最新数据开始读取。 表10 data_source_config

  • 返回结果 - 推荐系统 RES

    返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx数字代码,状态码表示了请求响应状态,完整状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求

  • RES自定义策略 - 推荐系统 RES

    接在编辑框内编写JSON格式策略内容。 具体创建步骤请参见:创建自定义策略。本章为您介绍常用RES自定义策略样例。 RES自定义策略样例 示例1:拒绝用户删除作业 拒绝策略需要同时配合其他策略使用,否则没有实际作用。用户被授予策略中,一个授权项作用如果同时存在Allow和Deny,则遵循Deny优先原则。