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目前支持CSV和JSON。具体数据包请参见表1 基础数据表。 表1 基础数据表 数据类型 表名 用户类数据 用户属性表 物品类数据 物品属性表 行为类数据 用户操作行为表 用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。 每张表的表结构必须符合推荐系统的要求,列名和字段类型需要和
物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系,则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型,包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重,权重有默认分数,默认分数代表该行为类型的权重,可做修改。同时支持自定义行为类型。
什么是区域、可用区? 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
“TIME” 训练数据时间:训练数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比:生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.7。 测试
推荐引擎和排序引擎有什么区别? 推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎,即系统根据配置生成召回集作为起点,输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎,即用户提供排序集为输入,系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题: 自定义场景
“个数比例”:个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.3。 开启调度 开启调度,按照指定的调度策略定期执行作业。
行为类型”和“负向行为类型”等信息,具体描述请参见表1。 图1 确认特征抽取 表1 确认特征参数 参数名称 说明 用户特征 列表中展示抽取的用户特征和参数类型。您可以根据业务需求单击增加用户特征。单击特征后方的删除不需要的用户特征。 物品特征 列表中展示抽取的物品特征和参数类型,
你喜欢、关联推荐、热门推荐。 功能优势: 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。
由账号在IAM中创建的用户,是云服务的使用人员,具有身份凭证(密码和访问密钥)。 在我的凭证下,您可以查看账号ID和用户ID。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、
全局配置简介 全局配置界面包括密钥认证、属性配置和计算资源三部分,如图1所示。 图1 全局配置界面 全局配置功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 密钥认证 在使用RES之前,需要获取添加访问密钥,用于授权使用OBS、DLI、Cloudtable、ModelArts等服务
(可选)在IAM中创建自定义策略,具体操作请参见创建自定义策略。您可以根据业务需求选择不同的策略,例如,配置推荐系统服务“允许查看作业列表”和“允许查看作业详情”两种自定义策略。 在RES管理控制台,选择“工作空间>创建工作空间”,进入“创建工作空间”页面,单击“新建企业项目”。
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。
“选择”获取特征工程作业产生的UUID。 模型及配置 - 设置模型名称、模型版本、计算节点规格、计算节点个数和分流(%)。 模型名称和模型版本选择调用API接口的模型名称和模型版本。“计算节点规格”默认2核|8GiB,“计算节点个数”默认为2,“分流”之和必须是100%。 完成该
在使用RES之前,首先您需要创建一个数据源,后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。 创建离线数据源 上传实时数据(可选) RES通过SDK上传实时数据,进行数据计算和处理,更新用户的相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取,生成推荐系统内部通用的数据格式。 数据质量管理
智能场景(猜你喜欢) RES提供了智能场景包括猜你喜欢、热门推荐和关联推荐。仅需要简单的配置和作业训练,即可获取推荐结果。 本章节以猜你喜欢为例,帮助您快速熟悉智能场景的使用过程。开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。使用智能场景获取推荐结果的步骤如下所示:
请参见表1。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称,由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成,并且不能以空格开始和结束,长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息。 开启调度 默认开启调度。开启调度后,默认每天凌晨00:05开始执行。您也可以关闭调度手动执行效果评估作业。
在使用RES之前,首先您需要创建一个数据源,后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。 创建离线数据源 上传实时数据(可选) RES通过SDK上传实时数据,进行数据计算和处理,更新用户的相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取,生成推荐系统内部通用的数据格式。 数据质量管理
在“创建召回策略”页面,填写召回策略“名称”、“场景”和“描述”。 召回策略名称:请以“Retrieval-”开始,只能由字母、数字、中划线和下划线组成,并且长度小于64个字符。 “场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 设置计算引擎和信息,指定“服务名”、“集群名称”、“任务配置地址”、“资源规格”等信息。
针对您创建的集群等资源,需要完成绑定,才可以在创建作业时可选择绑定的集群进行计算存储等操作。 绑定资源 创建跨源链接 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。 创建跨源连接 开启公共终端节点 推荐系统在需要使用Clo
测输入数据是否合法。 数据质量 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成,一般作为某些算法的前置输入条件。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集,在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。 召回策略 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回