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  • 导入近线数据源 - 推荐系统 RES

    当不需要该数据时,您单击可以单击目标近线数据右侧的“终止”,对“执行”状态的数据终止导入。 当终止导入后,该数据无法正常使用,请您谨慎操作。 删除近线数据源 当您不需要使用已有的近线数据源时,您可以删除导入数据。 在数据源列表单击目标数据源名称,进入数据源详情页面。 在页面的“近线数据

  • 策略参数说明 - 推荐系统 RES

    /sigmoid/tanh,默认relu。 子网络结构 (sub_net_architecture) 是 List[Int] 特征向量之间使用神经网络核来计算相互关系时,该神经网络的结构。每一层的节点数取值范围为[1,100],深度不超过5层。默认40,5。 是否移除因子分解机 (is_drop_fm)

  • 提交特征工程作业 - 推荐系统 RES

    配置获取。 算子类型(rank_etl_type) 是 Enum 排序数据处理算子类型。 每一种排序算法都需要进行特定的数据处理,需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters)

  • 返回结果 - 推荐系统 RES

    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。有了Token之后,您就可以使用Token认证调用其他API。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体 响应消息体通常以结构化格式返回,与响应消息头中Conten

  • 产品功能 - 推荐系统 RES

    多维度管理,支持运营规则设置,一站式推荐平台。 自动挖掘特征,采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合,提高特征选择效率。 高适用性,多种模板选择,适用多个应用场景。 使用便捷,一键式构建推荐系统,提供标准API接口,调用简单,便于被集成。 实时更新,具备实时更新能力,更快反馈用户的精准需求。 降低成本,减少人力支出投入。

  • RES自定义策略 - 推荐系统 RES

    具体创建步骤请参见:创建自定义策略。本章为您介绍常用的RES自定义策略样例。 RES自定义策略样例 示例1:拒绝用户删除作业 拒绝策略需要同时配合其他策略使用,否则没有实际作用。用户被授予的策略中,一个授权项的作用如果同时存在Allow和Deny,则遵循Deny优先原则。 如果您给用户授予RES

  • 查询配额信息 - 推荐系统 RES

    String 配额信息对应的单位。 min Integer 最小配额。 max Integer 最大配额。 used Integer 已经使用的配额信息。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "quotas": { "resources":

  • 状态码 - 推荐系统 RES

    永久移动,请求的资源已被永久的移动到新的URI,返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。 304 Not Modified 所请求的资源未修改,服务器返回此状态码时,不会返回任何资源。 305 Use

  • 在线服务 - 推荐系统 RES

    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”。 融合方式 优先级:根据优先级和百分比计算多个召回候

  • 查看在线服务详情 - 推荐系统 RES

    of (5) real-time service instances are allowed. 一个服务允许选择的节点个数不能超过5个。 减少使用的节点个数或者申请增加节点个数。 如有更多问题请提工单咨询技术人员为您解答。 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

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装,您也可以直接在Chrome浏览器添加Postman扩展程序(也可使用其它支持发送post请求的软件)。 打开Postman,如图4所示。 图4 Postman界面 在Postman界面填写参数。 选择POS

  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    您可以前往过滤规则列表,查看作业的基本情况。在作业列表中,刚创建的作业“状态”为“计算中”,当作业“状态”变为“计算成功”时,表示作业运行结束,生成的候选集ID将使用于在线服务,为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时,您可以单击作业的名称,进入详情页面,通过查看日志等手段处理问题。 父主题:

  • 查询训练作业候选集 - 推荐系统 RES

    workspace_id 是 String 工作空间id 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 use_type 是 String 使用类型: 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 请求参数 表3 请求Header参数

  • 创建在线服务 - 推荐系统 RES

    过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提供自然语言处理工具,可用于关键词提取和命名实体识别。 排序 排序服务允许用户提供自己的候选集,使用RES的排序策略进行排序。 前提条件 已经有计算成功的离线作业并且已经生成候选集UUID。 您可以部署10个在线服务,每个在线服务可以创建2个在线流程

  • 错误码 - 推荐系统 RES

    数据源的结构未确定,无法查询 请检查数据源信息是否正确。 400 RES.1201 Datasource Error 数据源正在被使用,无法修改 请检查数据源是否正在被使用。 400 RES.1202 Datasource Error 有作业正在运行,无法修改数据区间 请检查是否有作业正在运行。

  • 部署服务 - 推荐系统 RES

    是否开启优选项功能,需匹配global_features_info_path,profile_uuid和attr_weight。例如,在购物车场景,使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集,而为了尽可能保证推荐的匹配度,要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等