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  • 分词模型 - 推荐系统 RES

    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 参数类型 说明 title 是

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入服务列表页面。 单击

  • 在线服务API - 推荐系统 RES

    在线服务API 获取规格列表 部署服务 预测接口 预测接口(排序) 预测接口(文本标签) 更新服务 查询服务列表 查询服务详情 订阅服务 停止/启动服务 删除服务 查询镜像列表 父主题: API(V1不推荐)

  • 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?

  • 权限和授权项 - 推荐系统 RES

    权限和授权项 权限及授权项说明 如果您需要对您所拥有的RES进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM),如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用ECS服务的其它功能。

  • 离线数据源 - 推荐系统 RES

    离线数据源 调用RES之前,您需要准备3种基础数据包并上传至OBS,离线数据源目前支持CSV和JSON。具体数据包请参见表1 基础数据表。 表1 基础数据表 数据类型 表名 用户类数据 用户属性表 物品类数据 物品属性表 行为类数据 用户操作行为表 用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。

  • 认证鉴权 - 推荐系统 RES

    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

  • 状态码 - 推荐系统 RES

    状态码 状态码如表1所示 表1 状态码 状态码 编码 错误码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTP的新版本协议。

  • 什么是区域、可用区? - 推荐系统 RES

    情。 如何选择可用区? 是否将资源放在同一可用区内,主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力,建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低,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

  • 全局特征信息文件 - 推荐系统 RES

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

  • 权限管理 - 推荐系统 RES

    组授予策略或角色,才能使得用户组中的用户获得策略定义的权限,这一过程称为授权。授权后,用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 RES部署时通过物理区域划分,为项目级服务。授权时,“作用范围”需要选择“区域级项目”,然后在指定区域(如华北-北京1)对应的项目(cn-north

  • 排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES

    排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型,该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序,以将推荐物品顺序调整到最优。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算

  • 排序策略 - 推荐系统 RES

    排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型,该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序,以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练,具体包括如下内容: 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM

  • 实时日志 - 推荐系统 RES

    实时日志 RES根据实时发送到DIS上的日志,进行数据计算和处理,更新用户的相关数据。用户发送到DIS上的数据具体如下: 实时行为日志 实时行为日志的作用包括: 更新用户的兴趣标签。 记录所选行为类型的历史记录。 更新用户的上下文信息。 召回候选集。 表1 实时行为日志字段描述 字段名