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排序策略、过滤规则等作业。 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
否 Array of MatchFeaturePair objects 匹配特征对(属性匹配召回作业需要提供此参数)。 striping 否 Striping object 行条化策略(属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数)。 match_type
intelligent,智能场景 datasource_id 是 String 数据源id,字母、数字、下划线、减号组合32位。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig
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参见排序策略对所选排序策略进行参数设置。 图3 排序策略 (可选)在目标排序策略,单击“删除”,可以删除对应排序策略。 具体策略的参数说明可单击上方策略名称进行查看,策略设置完成之后,单击“下一步”进入“预览设置”页面。 预览配置 在“预览设置”页面,展示了创建作业的名称、资源信
match_feature_pairs Array of MatchFeaturePair objects 匹配特征对(属性匹配召回作业需要提供此参数)。 striping Striping object 行条化策略(属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数)。 match_type
"dataType": "CANDIDATES_SET", "description": "特定行为热度推荐算法生成的候选集" } ], "input_data": [ { "dataType": "USER_BEHAVIOR", "description": "用户操作行为表", "required":
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功能说明 功能 说明 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 以键值对的方式进行存储,配置后的配置项可以用于整个服务。
workspace_id String 工作空间编号。 data_config DataConfig object 数据配置。 specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。
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线作业”下的目标推荐作业,进入作业列表。 在作业列表页面,您可以单击目标作业“操作”列的“复制”,进入“创建离线作业”页面。 离线作业配置方法,请参见组合作业,配置结束单击“完成”。 编辑离线作业 用户可以通过编辑离线作业修改该作业的参数信息进行离线计算。生成的数据会覆盖原来的离
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。 service_id 是 String 服务id 请求消息 暂不涉及。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明
否 Array of MatchFeaturePair objects 匹配特征对(属性匹配召回作业需要提供此参数)。 striping 否 Striping object 行条化策略(属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数)。 match_type
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模型训练的最大迭代轮数,默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal:正态分布 平均值:默认0 标准差:0.001 uniform :均匀分布 最小值:默认-0.001,均匀分布的最小值,必须小于最大值。
创建跨源连接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时,建议创建跨源连接,用于访问CloudTable的数据源,提高读写性能。 前提条件 已开通计算引擎DLI服务,创建集群并完成资源绑定。 创建跨源链接 DLI集群绑定完成后,创建跨源链接。步骤如下: 登录RES管理控制台,在“
以单击添加指标,单击该指标后的删除指标。 点击PV 推荐点击PV率 点击UV 推荐点击UV率 自定义指标 自定义指标包含参数设置和指标设置两部分。 参数设置 参数别名:用户指定参数别名应用于指标公式。 行为类型:选择需要进行评估的行为类型,如物品曝光。 阈值:阈值是用来衡量用户行为有效性的标准,
模型训练的最大迭代轮数,默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal:正态分布 平均值:默认0 标准差:0.001 uniform :均匀分布 最小值:默认-0.001,均匀分布的最小值,必须小于最大值。
自置指标或自定义指标。您可以单击添加指标,单击该指标后的删除指标。 点击PV 推荐点击PV率 自定义指标 自定义指标包含参数设置和指标设置两部分。 参数设置 参数别名:用户指定参数别名应用于指标公式。 行为类型:选择需要进行评估的行为类型,如物品曝光。 阈值:阈值是用来衡量用户行为有效性的标准,