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  • 上传离线数据源至OBS - 推荐系统 RES

    需确保OBS桶与RES在同一区域。 将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多,推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。 数据上传成功后,在OBS管理控制台页面单击进入创建的桶,选择“对象”查看上传的数据。 父主题: 数据源管理

  • RES的离线数据源包括什么? - 推荐系统 RES

    RES的离线数据源包括什么? 离线数据包括如下几张表: 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题: 数据

  • 修改或删除数据源 - 推荐系统 RES

    修改或删除数据源 您可以对离线数据源进行重新编辑操作来更新数据源,如果该数据源不再使用,您可以删除数据源释放资源。 修改离线数据源 前提条件 已存在的离线数据源有修改或者更新并已经上传至OBS。 只有在数据数据结构特征抽取人工复核确认之前才允许修改数据源。 注意事项 修改编辑之

  • 查询数据源列表 - 推荐系统 RES

    nearline Nearline object 近线数据源。 表6 Offline 参数 参数类型 描述 user_url String 用户数据url。 item_url String 物品数据url。 behavior_url String 行为数据url。 表7 Nearline 参数 参数类型

  • 基本概念 - 推荐系统 RES

    站的视频。 召回策略 召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集,包含黑白名单、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 特征工程 特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理,形成的结果用于排序策略的训练。

  • 应用场景 - 推荐系统 RES

    用户的体验。包含了互联网信息流,短视频/直播/音乐/阅读,广电媒资,社交,电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中,通常涉及首页推荐、购物车推荐、买了又买等推荐场景,但各个子场景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案,在一套数据源下,支持多种电商推

  • 配额说明 - 推荐系统 RES

    配额说明 为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS)

  • 产品功能 - 推荐系统 RES

    产品功能 数据数据源功能可以在用户上传数据后,将离线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。经过数据质量检测来确保数据的合法性。提供数据源智能检测,输出数据分布和数据质量信息等,智能完成特征工程。 智能场景 根据业务场景选择对应的智能推荐场景,快速搭建专属推荐

  • 开通相关资源 - 推荐系统 RES

    写性能。 开通存储平台CloudTable CloudTable作为存储平台,用于用户推荐在线数据和推荐候选集的存储。在使用推荐系统之前,您需要开通表格存储服务(CloudTable Service)来创建集群。 登录华为云。在华为云“产品”页签,选择“大数据>表格存储服务Clo

  • 实时数据能否立即应用到推荐场景? - 推荐系统 RES

    实时数据能否立即应用到推荐场景? 需要确认关联的召回策略,近线召回可以,离线召回不可以。离线召回需要重新执行。 父主题: 数据

  • ModelArts - 推荐系统 RES

    评估检测推荐结果。 使用推荐系统 推荐系统操作流程 准备工作 创建华为云账号 进行服务授权 数据源 准备离线数据 创建离线数据源 上传实时数据 导入近线数据数据质量管理 修改或删除数据源 智能场景 创建智能场景 发布或终止智能场景 获取推荐结果 自定义场景 创建自定义场景 修改自定义场景

  • 绑定或解绑资源 - 推荐系统 RES

    已开通计算引擎DLI、存储平台CloudTable、数据接入资源DIS相关服务。 绑定资源 当用户完成绑定,在创建作业时可选择绑定的集群进行计算存储等操作。具体操作如下: 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏单击进入“资源中心”页面,选择计算引擎DLI、存储平台CloudTable、DIS进入列表。

  • 概述 - 推荐系统 RES

    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

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    起始位置:读取DIS数据的起始位置,latest表示从最新的数据开始读取,earliest表示从最旧的数据开始读取。 输出流位置:行为数据流处理后的输出配置。选择对应的DIS通道名称进行存放。输出流存放的数据属于流式训练作业的中间数据,用户无需获取或发送数据到输出流绑定的数据通道,只需确保该通道仅供本作业作为输出流使用。

  • 是否有样例数据支撑我进一步了解RES? - 推荐系统 RES

    是否有样例数据支撑我进一步了解RES? RES提供了可用来测试的全量数据,包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试,可参见智能场景(猜你喜欢)。 自定义场景的样例测试,可参见自定义场景(热度推荐)。 父主题: 基础问题

  • 删除作业 - 推荐系统 RES

    offline_platform 否 Object 计算平台信息,type为etl/recall/filter/standard必填,为其他时不必填。 offline_platform包含参数如下: platform,参数类型String,非必选参数,平台名称,支持DLI。 platform_p

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理,它包含两个功能: 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据; 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应,特征工程的两个任务分别是: 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理

  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    次或在7天内消费超过3次的物品。 数据数据源可选择初始格式或通用格式。 说明: 过滤规则涉及历史行为过滤,则用到用户操作行为表,需要选取目标数据进行过滤。 “初始格式” 用户操作行为表:初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式” 通用格式数据:特征工程“初始用户画像-物品画像

  • 实时日志 - 推荐系统 RES

    实时日志 RES根据实时发送到DIS上的日志,进行数据计算和处理,更新用户的相关数据。用户发送到DIS上的数据具体如下: 实时行为日志 实时行为日志的作用包括: 更新用户的兴趣标签。 记录所选行为类型的历史记录。 更新用户的上下文信息。 召回候选集。 表1 实时行为日志字段描述 字段名

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    序。 数据源 从右侧下拉框中选择RES系统中已有的数据源。当无可用数据源时,此下拉框为空。 数据区间 时间单位 支持天和小时。 数据选择 指定历史行为时间段,选取数据中最靠后的时间往前N天或N小时的行为数据计算用户偏好。 物品类别 是否需要根据category值对原始数据进行过滤