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关联推荐的主要应用场景是什么? 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。 父主题: 智能场景
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
使用用区域和可用区来描述数据中心的位置,您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域(Region):从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region,通用Region
猜你喜欢的主要应用场景是什么? 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。 父主题: 智能场景
什么是RES? 推荐系统(Recommender System,简称RES)基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 父主题: 基础问题
什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System,简称RES) ,基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法,不绑定客
通常在调用API的鉴权过程中,您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域(Region) 从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region,通用Region
各个召回策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于属性匹配的召回策略 配置召回策略操作步骤如下:
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。
智能场景 猜你喜欢的主要应用场景是什么? 关联推荐的主要应用场景是什么? 热门推荐的主要应用场景是什么?
召回策略 推荐系统支持的召回方式有: 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于属性匹配的召回策略 基于UCB算法的推荐 创建召回策略 在“
如何调用API 构造请求 认证鉴权 返回结果
运营策略提升推荐结果多样性 避免物品重复推荐(曝光过滤) 推荐结果多样性打散
平台资源API 绑定依赖资源 获取资源列表 解绑依赖资源 创建跨源连接 获取跨源连接 删除跨源连接 开启公共终端节点 父主题: API(V1不推荐)
概述 欢迎使用推荐系统(Recommender System,简称RES) 。基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等
如何查看推荐系统消费详情? 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程,带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服
近线策略的具体功能如下: 基于行为数据的用户画像更新 基于用户的标签搜索候选集 基于用户数据更新用户画像 基于物品数据更新物品画像 流式训练 可上传3份数据至DIS:实时行为日志、实时用户日志和实时物品日志,如实时日志所示。 实时行为日志会被“基于行为数据的用户画像更新”和“基于用户的标签搜索候选集”使用;
"84746641-9af3-4fa6-b6ed-850e1f63416c", "service_name": "res-model-vpc2", "description": "test cusom image", "infer_type": "real-time"
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修订记录 发布日期 修订记录 2021-11-17 第二次正式发布。 下线北京一局点 2020-06-04 第一次正式发布。