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  • 智能场景(猜你喜欢) - 推荐系统 RES

    基本信息 名称 自定义的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线,长度不能超过64位且不能为空。 名称创建之后不支持修改。 数据源 右侧下拉框中选择RES系统中已有的数据源。当无可用数据源时,此下拉框为空。 描述 对于该场景的描述信息。 场景规格 - 选择离线计算、实时计算、排序模型训练规格和在线并发数。

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    “场景类型”:选择基于用户推荐物品。 “服务类型”:选择推荐引擎。 “数据源”:选择步骤2中创建完成的数据源。 “数据区间”:选取离线数据中最近N天的数据(数据中最近的有效时间之前30天)。 “场景规格”:由于此样例中使用的测试数据量较小,此处场景规格均默认选最小配置,“在线并发规格”是指在线服

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    为云提供开放式推荐能力,其他友商主打场景式推荐。 场景式推荐 提供多维度的场景推荐,含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐,一键式操作,降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习,近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户

  • 创建资源 - 推荐系统 RES

    CloudTable创建集群操作详请参见表格存储服务用户指南> 集群模式> 集群操作指导> 创建集群章节。 DIS创建通道操作详请参见数据接入服务用户指南> 入门> 步骤1:开通DIS通道章节。 CloudTable集群需要开启IAM统一身份认证。 创建资源完成后,创建的资源会展示在“资源中心”列表中,如图1所示。

  • ModelArts - 推荐系统 RES

    产品介绍 什么是RES 推荐系统应用场景 推荐系统产品功能 推荐系统基本概念 02 入门 使用推荐系统管理控制台快速搭建推荐服务,利用推荐系统的智能场景和自定义场景功能得到满意的推荐结果。 快速入门 智能场景(猜你喜欢) 自定义场景(热度推荐) 05 实践 根据用户的离线历史数据,

  • 如何开始使用RES? - 推荐系统 RES

    如何开始使用RES? 使用RES,资源准备在线服务完成推荐的全流程,如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源

  • RES操作流程 - 推荐系统 RES

    RES操作流程 操作流程 本章节介绍使用RES,资源准备在线服务完成推荐的全流程。RES流程图如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。

  • RES操作流程 - 推荐系统 RES

    RES操作流程 本章节介绍使用RES,资源准备在线服务完成推荐的全流程。RES流程图如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 准备资源 开通相关资源 基于您的业务需求,您需要开通RES相关服务,包括: 计算引擎DLI、ModelArts

  • 返回结果 - 推荐系统 RES

    返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组1xx5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 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

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    每个用户最多生成多少个推荐结果。 开启时间跨度 不开启取全部数据,开启则指定数据源中取最近天数或小时数的行为数据计算相似度。 时间单位 开启时间跨度后,支持按照天或者小时为单位指定数据源中取行为数据计算相似度。 时间跨度 用于指定数据源中取最近多少天或者多少小时的行为数据计算热度。默认取全部数据。

  • 提交流式训练作业 - 推荐系统 RES

    输入流DIS通道名称。该通道用于接收近线行为数据。 starting_offsets 是 String 读取DIS数据的起始位置。 LATEST:最新的数据开始读取。 EARLIEST:最旧的数据开始读取。 表9 out_stream_conf 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 stream_name

  • 构造请求 - 推荐系统 RES

    数语言或框架都要求您请求消息中单独传递它,所以在此单独强调。 URI-scheme:表示用于传输请求的协议,当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint:指定承载REST服务端点的服务器域名或IP,不同服务不同区域的Endpoint不同,您可以地区和终端节点中获取。

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    起始位置:读取DIS数据的起始位置,latest表示最新的数据开始读取,earliest表示最旧的数据开始读取。 输出流位置:行为数据流处理后的输出配置。选择对应的DIS通道名称进行存放。输出流存放的数据属于流式训练作业的中间数据,用户无需获取或发送数据输出流绑定的数据通道,只需确保该通道仅供本作业作为输出流使用。

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理,它包含两个功能: 离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据; 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应,特征工程的两个任务分别是: 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    基本信息 名称 自定义的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线,长度不能超过64位且不能为空。 名称创建之后不支持修改。 数据源 右侧下拉框中选择RES系统中已有的数据源。当无可用数据源时,此下拉框为空。 描述 对于该场景的描述信息。 场景规格 - 选择离线计算、实时计算、排序模型训练规格和在线并发数。

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    label:客体的属性名称(可为字符串或字符串数组类型)。 value:相应的属性值。 weight:该属性值的匹配权重,多个匹配条件做加权汇总后按分值小给出候选集。 filter_info 搜索的过滤信息。 black_list:客体需要过滤的黑名单。 range:选定一个数值型属性(l

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    (可选)在目标召回策略右侧,单击“删除”,可以删除该策略。 策略设置完成后,单击“确定”。作业一般需要运行一段时间,根据您的数据量和资源不同,训练时间将耗时几分钟几十分钟不等,请您耐心等待。 您可以前往召回策略列表,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

  • 创建在线服务 - 推荐系统 RES

    ID。 离线过滤 过滤 过滤数据来源于过滤规则产生的候选集,单击“选择”获取过滤的任务别名和UUID。 在线过滤 【去重】物品属性 属性名画像算子生成,如“product_color”,则对产品颜色相同的物品进行去重。 【去重】忽略长度 截断物品ID末尾指定长度后的字符串进行去

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    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。

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    与“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”结果保存路径一致。 说明: 在使用通用格式数据之前,需要先进行特征工程算子计算。 通用格式数据:用户属性表、物品属性表和用户操作行为表中提取用户、物品特征和用户行为,并生成JSON数据,即内部通用格式。 通用格式时间:用户行为数据时间范围,可只有起始时间、结束时间或为空。