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  • 数据质量管理 - 推荐系统 RES

    数据质量管理 数据结构 数据导入 数据探索 父主题: 数据源管理

  • 用户指南(旧版) - 推荐系统 RES

    用户指南(旧版) 准备工作 RES操作流程 管理资源 全局配置 离线作业 近线作业 在线服务 服务总览信息 数据格式规范

  • 数据源 - 推荐系统 RES

    数据源 RES的离线数据源包括什么? 如何上传数据至OBS 如何上传实时数据? 离线数据和近线实时数据如何配合使用? 数据探索是什么?近线实时数据如何在数据探索中的报告体现? 如何确定近线数据源导入实时数据成功? 实时数据能否立即应用到推荐场景?

  • 智能场景 - 推荐系统 RES

    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?

  • 编辑或删除智能场景 - 推荐系统 RES

    编辑或删除智能场景 针对运行失败或者草稿状态的的智能场景支持进行重新编辑操作。您也可以通过执行删除操作,删除当前场景。 前提条件 已存在创建成功的智能场景。 编辑智能场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务 >智能场景”,进入智能场景列表页面。 单击智能场景列表中

  • 发布或终止智能场景 - 推荐系统 RES

    发布或终止智能场景 针对创建成功的智能场景,需要进行发布才可以运行作业获取推荐结果。通过执行终止操作,停止运行当前场景。 前提条件 已存在创建成功的智能场景。 发布智能场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务 >智能场景”,进入智能场景列表页面。 选择智能场景列表

  • 推荐系统OBS文件夹规范 - 推荐系统 RES

    推荐系统OBS文件夹规范 使用推荐系统时,需要在OBS创建桶并导入离线数据,同时作业所产生的数据也会保存在OBS中。为了方便您快速定位文件路径,建议您按照如下结构准备数据创建文件夹,并上传至OBS桶。 OBS文件夹示例 自定义OBS桶名 │ obs-offline-data

  • 修改自定义场景 - 推荐系统 RES

    修改自定义场景 对于已创建的自定义场景,您可以修改相关参数配置以匹配业务变化。 前提条件 已存在创建完成的自定义场景。 修改基本信息 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”,进入“自定义场景”列表页面。 在自定义场景列表中,单击目标场景名称进入“自定义场景详情”页。

  • 发布或终止自定义场景 - 推荐系统 RES

    发布或终止自定义场景 针对创建成功的自定义场景,需要进行发布才可以运行作业获取推荐结果。通过执行终止操作,停止运行当前场景。目前支持在自定义场景列表页面和自定义场景详情页面进行操作。 发布或终止自定义场景默认对该场景下的所有作业执行发布或终止操作,包括召回策略、过滤规则、排序策略和在线服务等作业。

  • 创建跨源连接 - 推荐系统 RES

    创建跨源连接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时,建议创建跨源连接,用于访问CloudTable的数据源,提高读写性能。 前提条件 已开通计算引擎DLI服务,创建集群并完成资源绑定。 创建跨源链接 DLI集群绑定完成后,创建跨源链接。步骤如下: 登录RES管理控制台,在“

  • 进行服务授权 - 推荐系统 RES

    产品中的资源,未授权将不能使用RES的完整功能。 图1 权限委托 单击“同意授权”系统会自动创建委托。由于RES与其他云服务之间存在业务交互关系,需要与这些云服务协同工作,因此需要您创建云服务委托,完成授权后将操作权限委托给RES,让RES以您的身份使用这些云服务,代替您进行一些

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    配置完成后单击“创建”。创建成功后会自动跳转到“智能场景”列表页面并提示您创建成功。针对创建好的智能场景,您可以单击操作列的“发布”。待场景状态为“运行中”时,您可以在智能场景列表页面单击目标场景名称进入详情页面进行“预测”和“效果评估”操作。 父主题: 智能场景

  • 应用场景 - 推荐系统 RES

    RES提供一站式媒资推荐解决方案,支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签,提供离线、近线、在线三层计算,完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时,智能学习用户行为,构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高,用户粘性增强,PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入,减低人力成本。

  • 策略参数说明 - 推荐系统 RES

    Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100],默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000,神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率 (