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  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    启, 多值特征匹配时,匹配特征个数无关,都被视为匹配。 操作:可以单击操作列下面的进行删除某个匹配特征对。 您可以单击进入“添加匹配特征对”页面进行配置。设置特征对的用户特征名、物品特征名和权重。 最近邻域数 机器学习中的概念, 例如协同过滤计算中,需要计算物品之间,用户之间的相

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表6 jobConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 n

  • ModelArts - 推荐系统 RES

    为日志进行分析并更新用户数据,得到更优候选集。 RES实践样例 使用RES完成电商推荐 04 API 通过RES开放的API和调用示例,您可以使用RES的数据源、场景、训练作业等相关接口功能。 API文档 数据源 场景 训练作业 在线服务 02 购买 RES提供两种计费方式供您选择:解决方案定制计费和按需计费。

  • 查询数据源详情 - 推荐系统 RES

    参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 表10 jobs 参数 参数类型 描述 category String

  • 基本概念 - 推荐系统 RES

    推荐引擎 以推荐为业务逻辑的引擎,即系统根据配置生成召回作为起点,输出推荐结果为终点的引擎。 排序引擎 以排序为业务逻辑的引擎,即用户提供排序为输入,系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    优化策略相关参数 优化器类型:ftrl。适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法 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。

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    在线服务获取推荐的最高调用次数,单位为次每秒,默认为5,取值范围为5-500。 召回策略 您可以根据业务需要,选择合适的召回策略。召回策略用于配置离线计算逻辑,通过启动离线计算任务进行候选推荐结果的生成。 各个召回策略的详细介绍请参见: 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

  • 新建在线服务 - 推荐系统 RES

    Boolean 周一是否是第一天。 表18 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练测试划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    将均匀分布在各个节点,有效利用Cloudtable的高并发特性,提升读写效率。其中“预分区数量”和“索引分区数量”可以根据数据量进行设置,如果读写性能达不到要求,可以增加Cloudtable的RS单元数量提升性能。 数据源 初始格式 选择提前已经存储在OBS上的如下数据源: 用户属性表

  • 修改训练作业参数 - 推荐系统 RES

    Boolean 周一是否是第一天。 表18 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练测试划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1

  • 查询在线服务详情 - 推荐系统 RES

    is_monday_first Boolean 周一是否是第一天。 表20 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练测试划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1

  • 修改在线服务参数 - 推荐系统 RES

    Boolean 周一是否是第一天。 表19 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练测试划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1

  • 新建多个训练作业 - 推荐系统 RES

    Boolean 周一是否是第一天。 表18 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练测试划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1

  • 新建训练作业 - 推荐系统 RES

    Boolean 周一是否是第一天。 表18 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练测试划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1

  • 查询训练作业 - 推荐系统 RES

    is_monday_first Boolean 周一是否是第一天。 表20 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练测试划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1

  • 提交流式训练作业 - 推荐系统 RES

    优化器类型。现仅提供一种字段。 ftrl:指定为使用ftrl优化器。 initial_accumulator_value 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1],默认值为0.1。 lambda1 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

  • 管理离线作业 - 推荐系统 RES

    管理离线作业 您可以对各离线作业进行“复制”、“编辑”、“终止”、“重新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务的详细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立,复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    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,训练占整个训练和测试的比例,默认0.7。 测试数据占比:生成的结果中,训练占整个训练和测试的比例,默认0.3。 结果保存路径 单击选择所有输出数据在OBS的保存根路径,会在这个根路径

  • 离线作业简介 - 推荐系统 RES

    RES提供了离线作业训练的功能,方便您根据业务需求查看作业结果并不断调整您的作业参数。您还可以基于离线作业得到的推荐候选集,用于在线服务计算得到推荐结果。RES提供了多种推荐离线作业功能,您可以直接使用得到满意的推荐候选集。 用户通过数据质量作业对离线数据进行质量检测,然后将检测合

  • 排序策略-离线特征工程 - 推荐系统 RES

    “个数比例”:个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练和测试传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中,训练占整个训练和测试的比例,默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中,训练占整个训练和测试的比例,默认0.3。 开启调度 开启调度,按照指定的调度策略定期执行作业。