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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)
API 在线服务 场景 工作空间 数据源 查询规格 训练作业 调度
在线服务 新建在线服务 查询在线服务详情 修改在线服务参数 删除在线服务 父主题: API
数据源 创建数据源 查询数据源列表 查询数据源详情 修改数据源内容 修改数据源特征 删除数据源 查询数据源任务结果 父主题: API
查询规格 查询训练规格 父主题: API
计费相关 如何查看RES正在收费的作业? 如何查看RES消费详情? 数据源如何收费? 智能场景和自定义场景如何收费?
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?
与其他云服务的关系 表1 RES与其他服务的关系 相关服务 交互功能 数据湖探索 数据湖探索(Data Lake Insight,简称DLI)用于推荐系统的离线计算和近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索文档》。 对象存储服务 对象存储服务(Object Storage S
推荐结果多样性打散 本实践针对用户的单次推荐预测请求,在返回的物品列表中,对规定的属性进行打散,避免推荐结果出现同一属性物品扎堆出现的现象。 本实践的基本流程如下: 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号,并且账号为可用状态。 确保用户选择的属性在物品
时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案,支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签,提供离线、近线、在线三层计算,完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时,智能学习用户行为,构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高,用户粘性增强,PV增幅明显。
热门推荐的主要应用场景是什么? 热门推荐只要适用于首页、热点类场景,满足流行度统计,有效吸引新用户。 父主题: 智能场景
"candidate_desc": "[基于物品的协同过滤推荐]ItemCF算法生成的用户-物品列表候选集", "task_type": "召回策略",
具体接口而定。 对于获取用户Token接口,您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示,加粗的斜体字段需要根据实际值填写,其中username为用户名,domainname为用户所属的账号名称,********为用户登录密码,xxxxxxxx
String 行为类型 。 view:物品曝光 click:用户点击物品 collect:用户收藏了某个物品 uncollect:用户取消收藏某个物品 search_click:用户点击搜索结果中的物品 comment:用户对物品的评论 share: 分享 like:点赞 dislike:点衰
创建工作空间 功能介绍 用于在推荐系统下面创建独立的工作空间,用于资源的隔离,用户可以在工作空间下面继续创建数据源、场景以及推荐任务等。是否有工作空间的操作权限取决于用户是否属于当前工作空间绑定的企业项目。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2
API版本选择建议 当前RES服务对外API开放存在2种: RES新版本的API接口,推荐使用。 RES旧版本的API接口,现仅为存量用户提供,即将下线。 父主题: 使用前必读
Error UserPair为空 请检查请求内容是否跟文档要求相符。 400 RES.1020 Basic Error 加载配置文件失败 请重新加载配置文件。 400 RES.1024 Basic Error 禁止操作作业({0}) 请检查作业信息是否正确。 400 RES.1025
对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-type”。 对于获取用户Token接口,返回如图1所示的消息头,其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token
提升点击率、留存率和用户体验。 智能场景 针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 自定义场景 面向了解推荐算法等相关的用户,可自定义推荐中涉及算法的使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。 用户 推荐系统被推荐的对象,
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 否 String 匹配类型(属性匹配召回作业需提供此参数): UI,基于用户推荐物品 UU,基于用户推荐用户 II,基于物品推荐物品 IU,基于物品推荐用户 matrix_factorization