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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
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。
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式,您可以选择其中一种进行认证鉴权。 Token认证:通过Token认证通用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时,需
查询场景详情 功能介绍 查询指定场景的详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/scenes/{scene_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
数据质量 数据质量检测算子,是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据(离线数据源中的离线数据)或者通用格式数据检测输入数据是否合法。包括离线数据中是否包含特殊字符,数据类型是否正确,是否缺少必备信息等。 前提条件 已将离线数据上传至OBS桶中。 创建数据质量作业 创建数据质量操作步骤如下:
编辑或删除智能场景 针对运行失败或者草稿状态的的智能场景支持进行重新编辑操作。您也可以通过执行删除操作,删除当前场景。 前提条件 已存在创建成功的智能场景。 编辑智能场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务 >智能场景”,进入智能场景列表页面。 单击智能场景列表中
配置过期时间实现新闻的过期下架 在新闻推荐等对物料的时效性要求较高的场景,可配置物料的过期时间expireTime,设置每一条新闻的有效期,使新闻在有效期内实现可推送,超过有效期,不会被推送。 表1 物品数据中expireTime字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 expireTime
查询场景列表 功能介绍 查询当前工作空间下的场景列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/scenes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
查询效果指标 功能介绍 该接口用于查询推荐效果指标。 URI GET /v1/{project_id}/query-indicators/{job_id} 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
智能场景(猜你喜欢) RES提供了智能场景包括猜你喜欢、热门推荐和关联推荐。仅需要简单的配置和作业训练,即可获取推荐结果。 本章节以猜你喜欢为例,帮助您快速熟悉智能场景的使用过程。开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。使用智能场景获取推荐结果的步骤如下所示:
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
修改数据源内容 功能介绍 修改指定数据源的配置内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id} 表1 路径参数
数据源管理简介 RES以数据为基础进行算法计算并完成推荐,您可以在RES管理控制台,数据源页面完成数据创建、数据修改等操作,为智能场景推荐和自定义场景推荐做好数据准备。 数据类型 当前RES支持创建数据源和导入近线数据。创建数据源的数据格式和近线数据导入的格式要求一致,包括用户数据、物品数据和行为数据。
创建数据源 功能介绍 在指定的工作空间下面创建一个新的数据源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources 表1 路径参数 参数 是否必选
查询数据源列表 功能介绍 查询当前工作空间下的数据源列表。 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 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
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
提交特征工程作业 功能介绍 该接口用于特征工程处理,包含数据预处理,特征提取和排序训练样本生成等。 URI POST /v1/{project_id}/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
提交效果评估任务 功能介绍 该接口用于提交推荐效果评估任务。 URI POST /v1/{project_id}/evaluate 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。
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
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