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法。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.1。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数:叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。
分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取(未排序) 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选
部署服务 功能介绍 该接口用于部署推理服务。 URI POST /v1/{project_id}/infer-services 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。
单击选择训练结果在OBS中的保存根路径,训练完成后,会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。
命名实体识别模型 模型名称 res-default-ner 功能 将待处理的文本中的人名、地名、组织名提取出来。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 text 是 String 待处理的文本。
知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过
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。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景
份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。 父主题: 基础问题
份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
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? 不需要。重新执行召回策略,产生新的候选集会被在线服务直接引用,无需重启在线服务。 父主题: 自定义场景
配置更新记录 展示配置相关记录。 单击配置记录前方的可查看该记录下详细的模型信息,包括模型名称、版本、分流、计算节点规格和计算节点个数。 排序模型更新记录 展示模型的更新记录。包括模型名称、状态、更新时间和消息。 父主题: 在线服务
是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 学习率(learning_rate)
产生的UUID。 模型及配置 - 设置模型名称、模型版本、计算节点规格、计算节点个数和分流(%)。 模型名称和模型版本选择调用API接口的模型名称和模型版本。“计算节点规格”默认2核|8GiB,“计算节点个数”默认为2,“分流”之和必须是100%。 完成该项配置后,单击“下一步”
说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,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
一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序,得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用,每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数,提供不同的推荐服务。
提供多维度的场景推荐,含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐,一键式操作,降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习,近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象,用户根据场景选择不同的推荐实体。
在创建智能场景页面的“模板选择”页签,单击“猜你喜欢”、“关联推荐”或“热门推荐”进行参数配置。填写“基本信息”,选择“场景规格”,配置“个性化配置”相关参数,详情请参见表1。 图1 智能场景参数配置 表1 智能场景参数说明 参数名称 子参数 说明 基本信息 名称 自定义的名称。只能包
猜你喜欢的主要应用场景是什么? 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确,如首页推荐等,RES能够根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。 父主题: 智能场景
查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格,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。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数
生成给物品推荐物品的候选集。可选: 用户匹配物品 物品自匹配 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数,如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。 用户特征名:字符串,长度1-20。 物品特征名:字符串,长度1-20。 权重值:权重影响不同物品属性匹配的程度,取值0