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根据age进行等距离散,设置年龄最小值为1,最大值为100,离散距离为10。等距离散会按照age将1-10岁,11-20岁等作为一个区间进行离散。 “归一化”:归一化,根据业务需求限定数值“最小值”和“最大值”。例如,根据weight进行归一化,设置weight最小值为50,最
的物品进行去重,留下召回分数高的物品。 item_id_ignore_length 否 String 要忽略的物品ID末尾长度,例如:候选集中有两个物品为SKU_A000123和SKU_A000456,指定忽略长度为3,则对该物品去重,留下召回分数高的物品。。 表8 attribute_rules参数说明
征会额外应用于所选字段的功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中: 兴趣属性,此特征将会用于统计用户的兴趣标签,并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。
代码:输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID和推荐数量,或者物品项,根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果物品项有多个,需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单:输入“ID”和设置“最大推荐个数”,也可以设置“物品项”。其中ID可以为用户ID或者物品ID,单击“预测”后显示预测结
代码:输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID、推荐数量,根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐,需要配置“物品项”,即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个,需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单:输入“ID”,并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID,
403 Forbidden 请求被拒绝访问。 返回该状态码,表明请求能够到达服务端,且服务端能够理解用户请求,但是拒绝做更多的事情,因为该请求被设置为拒绝访问,建议直接修改该请求,不要重试该请求。 404 NotFound 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 405
用于存放全局特征文件,例如放入名为“global_feature_info.json”的文件。 │ obs-general-data 用于存放经过特征工程处理的宽表,又名通用格式数据。 │ obs-pretrain-data 用于存放排序预处理任务生成的预训练数据。 │ obs-error-data
排序策略、过滤规则等作业。 运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑,包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB,并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可
如不设置,默认值为1。 否 publishTime Long 发布时间,采用UTC标准时间,单位以秒计。对物品有实时性要求的则必填。 否 expireTime Long 失效时间,采用UTC标准时间,单位以秒计。当前服务器的时间大于该时间时,此物品将不会被推荐。如不设置,代表永不失效。
如何开始使用RES? 获取访问密钥(AK/SK) 推荐作业有哪几种创建方式? 创建的场景是否会立即发布? 最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 是否有样例数据支撑我进一步了解RES? 什么是区域、可用区? API查询列表的接口返回结果是否支持分页?
行过滤。如新闻网站,category取值可能为娱乐、体育、时事等。 设置黑名单 设置黑名单列表。后续任务读取数据时,将会过滤掉指定的用户或物品的记录。文件格式为每个ID占据一行。 用户黑名单/物品黑名单 上传设置的黑名单列表。 场景规格 离线计算规格 可选择“4CU”、“8CU”
考虑,依次计算出更新步长。 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0.001。 数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。
的用户画像。 集群名称:指定对应的集群名称。 表名:选择对应表名称。您可以单击设置数据版本。RES的数据版本有两种,“V1”版本即数据按照原有格式存储,未做过分区处理。“V2”版本则会依照用户的分区设置做分区处理,当分区合理时,数据将均匀分布在各个节点,有效利用Cloudtabl
数据中每个用户最靠后的行为数据的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “绝对时间间隔”:指定历史行为时间段,选取数据中每个用户距离现在时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “行为类型”:指定行为类型。 “最小次数”:行为次数下界,高于此的物品才会被选中。默认为1。
计算引擎:服务名、集群名称、任务配置地址、资源名信息、 存储平台:服务名、集群名称、表名。 数据源:数据表类型、数据源、数据格式。 召回策略信息 该离线作业设置的召回策略详情,召回策略信息包括: 策略别名,策略显示的名称。 OBS地址,推荐业务人员可从OBS中选择保存有人工编辑推荐结果的列表,进行人工推荐便于进行ABTest。
单击目标服务名称进入服务详情页面,单击下方的“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID和推荐数量,根据您设置的召回策略等返回用户的预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入服务列表页面。
考虑,依次计算出更新步长。 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0.001。 数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。
data_version 否 String 数据版本号。V1或者V2。 region_info 否 JSON 预分区信息。如果选择数据版本为V2时,才需要设置预分区信息。V1则默认不进行预分区。请参见表15,预分区信息。 表8 strategy参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 strategy_type
您可以通过管理控制台进行结果预测,也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 智能场景 获取推荐结果 自定义场景 获取推荐结果 效果评估(可选) - 创建效果评估可以对服务设置指标,查看推荐结果的具体衡量指标。 智能场景 效果评估 自定义场景 效果评估