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避免物品重复推荐(曝光过滤) 本实践介绍用户在客户端浏览、点击过的某些商品,在规定的时间内,重复请求推荐接口,不会被再次推荐。 功能说明 该功能使用涉及两部分:实时行为数据的接入和在线服务配置行为过滤。当数据源部分开启近线行为实时接入之后,并且用户通过上传实时行为数据,系统才具备
最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况,因此在可预见的并发规格中,建议填写实际并发的规格,推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源,避免峰值的到来。 如果需要更多的规格,请您提工单联系工程师解决。
单击目标服务名称,进入服务详情页面查看服务具体信息。 您可以查看服务的“名称”、“状态”、“描述”、“服务类型”、和“预测接口”。 您也可以通过单击预测接口右侧的,复制接口地址,调用服务。 图1 在线服务详情 您可以在如下页面查看服务相关参数信息,包括“在线流程”、“预测”、“配置更新记录”、“排序模型更新记录”。
配置”参数可参考3进行配置。 获取推荐结果 配置完成后,参考获取推荐结果章节,手动触发一些行为,并且行为通过近线通道实时传至RES,然后在接口中再次预测,查看物品是否被成功打散,避免同一属性物品扎堆出现。 父主题: 运营策略提升推荐结果多样性
配额说明 为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 200
近线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以数据接入服务DIS中的数据为数据源,实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业,用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式,并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1
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。 管理属性配置 计算资源 计算资源
改”。 启动服务 当在线服务创建完成后,用户可以根据业务需求启动服务运行,当服务状态为“运行中”时服务可用。启动服务之后会生成预测接口用于调用服务接口,查看推荐结果。 您可以对“已停止”和“部署失败”的在线服务进行“启动”操作。“初始化”和“部署中”状态的在线服务不支持启动。 登
说明: 在线服务TPS默认值为5,如果真实调用量不超过5或者没有调用,也会按照基础配置TPS为5来收取基本费用。 真实TPS:按照预测接口在区间内的“平均值”计算得出。 TPS每小时话单计费值由配置TPS和真实TPS共同决定,当配置TPS<真实TPS时,按照真实TPS计费。当
单击右侧的删除该候选集。 离线、近线召回:该策略候选集都可以通过下拉框直接选取。 在线检索召回:支持在线检索候选集召回,检所请求通过预测接口(参考获取推荐结果中的search_info字段使用方法)传入,生成一路召回对应候选集。该策略默认名称为“dynamic-search”。
路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的测试文件路径。 特征值数量统计文件 该文件标识了每一个域下的特征数量,排序数据处理接口会生成这个文件,需要用户提供此文件完整路径。文件路径为特征工程中排序样本预处理作业输出数据的结果保存路径的“fields_feature_
过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式,使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为,生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系,最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。由中文、英
过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式,使之不进入候选集。过滤规则说明请参见图1。 图1 过滤规则 创建过滤规则 在“创建过滤规则”页面,用户可以对目标数据选择不同策略进行离线计算,得到合适的候选集。 创建过滤规则操作步骤如下: 在“离线作业”下,单击“过滤规则”页签,单击该
获取访问密钥并添加RES全局配置 由于使用RES时,用户上传数据、进行离线计算等需要依赖其他服务,如果没有添加访问密钥则无法使用其他服务。因此,在使用RES前,您需要获取访问密钥并在RES管理控制台完成添加访问密钥的配置。 获取访问密钥 登录华为云,鼠标移动至页面右上方用户名,在
自定义场景(热度推荐) RES提供了推荐算法,让用户能够根据场景自定义推荐策略,可以基于RES提供的多种召回、排序算法等进行自定义的推荐场景创建。 本章节介绍热度推荐场景的搭建样例,该场景常见于电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配
创建自定义场景 自定义场景基于用户群体不同推荐场景的需求,提供了多种多样的推荐策略和算法,实现了端到端的自定义推荐场景搭建,使每一个推荐场景都能得到针对性的推荐效果提升。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。 由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。
数据探索 数据探索介绍 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析,主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等,使用户能够更了解数据,进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务,任务有对应的启动时间,由于增量数据会实时入库,因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。
组合作业 创建组合作业 通过创建组合作业,用户可以根据配置的策略规则进行离线计算得到不同策略的候选集ID,来进行在线流程计算,得到用户满意的推荐结果。组合作业具体实现请参见图1。 图1 组合作业 创建组合作业主要包括如下设置: 基本配置 资源选择 召回策略 过滤规则 排序策略 预览配置
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
创建智能场景 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。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐,根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联的物品,进行有关联度的推荐。