已找到以下 64 条记录
AI智能搜索
产品选择
推荐系统 RES
没有找到结果,请重新输入
产品选择
推荐系统 RES
在搜索结果页开启AI智能搜索
开启
产品选择
没有找到结果,请重新输入
  • 策略参数说明 - 推荐系统 RES

    策略参数说明 RES支持多种策略,本章介绍召回策略(recall)、排序策略(sorting)。具体描述请参见表1 策略类型说明。 表1 策略类型说明 strategy_type name algorithm_type recall 特定行为热度推荐 SpecificBehavior

  • 离线作业简介 - 推荐系统 RES

    离线作业简介 RES提供了离线作业训练的功能,方便您根据业务需求查看作业结果并不断调整您的作业参数。您还可以基于离线作业得到的推荐候选集,用于在线服务计算得到推荐结果。RES提供了多种推荐离线作业功能,您可以直接使用得到满意的推荐候选集。 用户通过数据质量作业对离线数据进行质量检测

  • 进行服务授权 - 推荐系统 RES

    进行服务授权 当您选择开通推荐系统,首次登录RES管理控制台系统会自动弹出“RES服务权限委托”的对话框,提示服务进行委托授权,即授权RES服务请求获取访问您在其他云产品中的资源,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

  • 管理属性配置 - 推荐系统 RES

    管理属性配置 属性配置以键值对的方式进行存储,配置后的配置项可以用于整个服务。该配置项的值为用户指定的OBS路径,OBS相关操作请参见创建OBS桶。 前提条件 已开通OBS服务,并按照推荐系统OBS文件夹规范建议格式创建文件夹。 已上传离线数据。 创建场景 您可以根据自己的业务创建场景进行配置

  • 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的目标场景名称

  • 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。 选择智能场景列表中的目标场景

  • 管理计算资源 - 推荐系统 RES

    管理计算资源 计算资源DLI服务,添加的计算资源需根据实情情况进行合理分配。开通DLI集群大小就是根据业务需求对集群进行扩容缩容,计算资源最多设置5个。计算资源支持的操作包括: 创建计算资源 编辑计算资源 删除计算资源 创建计算资源 登录RES管理控制台,在“全局配置”页面的计算资源区域

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    近线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以数据接入服务DIS中的数据为数据源,实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业,用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式,并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1

  • 准备离线数据源 - 推荐系统 RES

    准备离线数据源 在使用RES创建数据源时,您需要准备以下的3种基础数据包并上传至OBS。如果使用近线流程,需先将业务系统埋点日志转换成推荐系统指定格式,并实时写入DIS相应通道。本章节介绍了RES当前离线数据源和近线数据源的数据格式,您可以参考本章节说明,准备相应的数据。 目前数据源只支持

  • 效果评估 - 推荐系统 RES

    效果评估 创建效果评估可以对服务设置指标,查看推荐效果的反馈,可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估作业 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”,默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中,单击“运行中”状态的目标场景名称,进入详情页。 单击“效果评估

  • 删除自定义场景 - 推荐系统 RES

    删除自定义场景 针对不再使用的自定义场景,您可以删除已释放资源。 前提条件 已存在创建成功的自定义场景。 删除自定义场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”,进入自定义场景列表页面。 选择自定义场景列表中的目标场景,单击“操作”列的“删除”。 在“

  • 离线数据源 - 推荐系统 RES

    离线数据源 调用RES之前,您需要准备3种基础数据包并上传至OBS,离线数据源目前支持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

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    获取推荐结果 智能创建完成,运行成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示状态正常。您可以通过预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 如果近线数据源有更新,需要重新调度召回策略,才会有对应的推荐结果。 预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 界面预测 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

  • 查询数据源任务结果 - 推荐系统 RES

    查询数据源任务结果 功能介绍 查询指定数据源下离线任务的结果。其中包括数据格式,数据检测、数据探索及效果评估的内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources

  • 导入近线数据源 - 推荐系统 RES

    导入近线数据源 通过导入近线数据源,达到实时计算并更新用户画像、物品画像,实时更新增量数据的目的。 前提条件 按数据规范准备数据并上传至通道。具体上传方法请参见上传实时数据。 导入近线数据源 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据源”,进入“数据源”列表页面。 在数据源列表单击目标数据源名称

  • 排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES

    排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型,该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序,以将推荐物品顺序调整到最优。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个

  • 排序策略 - 推荐系统 RES

    排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型,该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序,以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练,具体包括如下内容: 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机

  • 状态码 - 推荐系统 RES

    状态码 状态码如表1所示 表1 状态码 状态码 编码 错误码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如,切换到HTTP

  • 智能场景简介 - 推荐系统 RES

    智能场景简介 针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法