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match_infos 进行召回匹配的参数配置,即搜索的匹配信息。 label:客体的属性名称(可为字符串或字符串数组类型)。 value:相应的属性值。 weight:该属性值的匹配权重,多个匹配条件做加权汇总后按分值从大到小给出候选集。 filter_info 搜索的过滤信息。 black_list:客体需要过滤的黑名单。
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。 在“在线服务”页面,单击目标服务操作列的“停止”结束作业的启动或计算。 删除服务 删除服务即清理服务产生的数据,完成资源释放。 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。 在“在线服务”页面,单击目标服务操作列的“删除”,
使用RES进行推荐时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶,并在您创建的OBS桶中创建文件夹,然后再进行数据的上传。创建OBS桶和上传文件夹的操作指导请参见创建桶和上传对象。 您在创建OBS桶时,需保证您的OBS桶与RES在同一个区域。 父主题: 数据源
itemType String 物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系,则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型,包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重,权重有默认分数,默认
txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。 图2 修改behavior.txt文件 将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近,将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值。 图3
看了某个物品的时候,会推荐最相似/最相关的物品。 “基于物品推荐用户”:某些物品的属性、描述很相似,或者经常被一起购买。如房产平台会计算物品之间的相似或关联程度,当用户查看某个物品的时候,会推荐同时拥有该类型房源的房产经纪人。 服务类型 选择您需要的服务类型。 “推荐引擎”:推荐
运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑,包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB,并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可以通过在线服务预测结果,也可以通过API接口获取最终的推荐结果。
SK(Secret Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。
据用户的长短期行为表现出来的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的物品的关联推荐,根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联的物品,进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容,如实时搜索量前几的新闻或者物品。
平台资源API 绑定依赖资源 获取资源列表 解绑依赖资源 创建跨源连接 获取跨源连接 删除跨源连接 开启公共终端节点 父主题: API(V1不推荐)
得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比:生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.7。 测试数据占比:生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.3。
在使用RES时需使用到其他的资源,因此需要先开通相关服务才可以正常使用RES。包含服务如下: 开通计算引擎DLI、ModelArts 存储平台CloudTable (可选)数据接入资源DIS 各服务的计费请参见:产品价格详情。 开通计算引擎DLI、ModelArts DLI用于推荐系统的离线计算和
online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务; indicators 是 List 请参见表3,需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。 end_time 是 Long 被统计数据的终止时间戳。 interval 是 Double
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的召回策略,是否需要重新部署在线服务? 在线服务获得推荐的调用次数如何计算? 自定义场景关闭后,为什么会自动启动?
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐:基于用户-物品的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,分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵,提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
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
查看在线服务详情 当在线服务创建成功后,您可以进入“在线服务”页面,来查看服务详情。 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入“在线服务”管理页面。 您可以在服务列表直接查看服务的“名称”、“状态”、“调用总次数”、“开通状态”和“服务类型”等。 当服务部署成功
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}/
管理资源 创建资源 绑定或解绑资源 创建跨源连接 开启公共终端节点 父主题: 用户指南(旧版)
修改在线服务参数 功能介绍 修改指定在线服务的元数据内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance/{job_id}