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通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口,可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可
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。 否 author List[String] 作者,一个作者一个元素,信息流推荐场景建议填写。
上传离线数据源至OBS RES使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据源的存储。因此,在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶,然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括: 离线数据源:包含用户
息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id,获取方式请参见获取项目ID。 请求参数
Boolean 请求是否成功。 specs List 计算资源规格列表,表3。 error_code String 请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。 表3 specs参数说明 参数名称 参数类型 说明
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:
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
划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 data_config 是 DataConfig object 数据配置。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 表5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是
创建OBS桶 RES使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据源以及黑白名单和用户数据的存储。因此,在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶,然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括: 离线数据
String 工作空间id。 created_at Integer 创建时间。 update_at Integer 更新时间。 specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object
String 工作空间id。 created_at Integer 创建时间。 update_at Integer 更新时间。 specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表6 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object
scene_name 是 String 场景名称,1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String 场景类型: UI,基于用户推荐物品 UU,基于用户推荐用户
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-DeepFM
scene_name 是 String 场景名称,1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String 场景类型: UI,基于用户推荐物品 UU,基于用户推荐用户
workspace_id String 工作空间编号。 data_config DataConfig object 数据配置。 specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。
数据源名称,1-64位字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 data_config 是 DataConfig object 数据源配置。 表4 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline
最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig object 作业配置。 表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型
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
购买套餐包 套餐包说明 RES服务支持按需和购买套餐包,根据用户选择使用的资源进行收费。一个完整的推荐场景需要下面三种资源,均为必选项。套餐的数量可以根据实际业务按需购买。 计算资源:用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含:数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。
如何开始使用RES? 使用RES,从资源准备到在线服务完成推荐的全流程,如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源