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离线作业 离线作业简介 组合作业 数据质量 特征工程 召回策略 排序策略 过滤规则 效果评估 管理离线作业 删除离线作业 父主题: 用户指南(旧版)
要配置调度的时间间隔。 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集可以从用户历史行为数据中筛选出发生过某些行为的物品(例如,筛选出曾经点击过5次的物品)。此策略适用于“看了又看”,“买了又买”等推荐场景。 表5 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集参数说明
兴趣标签,由系统自动更新,默认保留字段。 否 extend Json 扩展字段,由用户指定扩展字段的key和value。其中: key,您可以按照业务需求自行命名。无需按照示例以“extend_”开头,key不能为中文。 value,支持long/float/String/strArray/location格式的数据。
被推荐的内容,一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如,某视频网站的视频。 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
按需计费。 计费方式 产品价格详情 03 使用 推荐系统对离线数据进行质量检测,然后将检测合格的数据通过特征工程处理为可用于召回策略、过滤规则、排序策略、近线策略的数据。通过上述作业训练出可用于在线服务的推荐候选集。当在线作业运行完成,您可以通过效果评估检测推荐结果。 使用推荐系统
步骤4:发布自定义场景 步骤5:获取预测结果 步骤6:清除相应资源,避免产生费用 步骤1:准备数据 RES在公共OBS桶中提供了猜你喜欢的示例数据集,命名为“test-data”,因此,本文的操作示例使用此数据集进行构建。您需要执行如下操作,将数据集上传至您的OBS目录下,即准备工作中您创建的OBS目录。
用户的相关数据。 实时日志 运行推荐策略 创建离线作业 创建离线作业包括进行数据质量检测、创建组合作业、特征工程、召回策略、排序策略、过滤规则等作业。 运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑,包括设置在线流量、组装推荐结果和设置
strategies 是 List 请参见表15,返回策略结果集。 job_id 是 String 作业ID。 filter_uuid 是 String 过滤规则生成的uuid。 表15 strategies参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 描述信息 strategy_type 是 String
算计费。 如果选取4CU计算规格执行一小时作业运行,则按需消耗为0.49*4=1.96元。 在线服务 应用于在线服务预测计费。 TPS统计规则为每小时平均TPS,例如每秒调用5次,持续调用1小时,TPS即为5,这一小时按需计费消耗为5*0.95=4.95元。 最终纳入计费的有效TPS值由两部分决定:
算。 10 过滤历史记录 生成的候选集中是否过滤历史记录,如需要过滤历史记录,则开启此项。 默认关闭。 候选集的排序策略 生成候选集的排列规则,其排列顺序包括: 随机排序:不对候选集排序。 热度排序:根据物品属性表里的物品热度排序,由基于行为数据的用户画像更新生成,热度越大排序越靠前。
is_success 是 Boolean 是否成功。 job_id 是 String 作业ID。 filter_uuid 是 String 过滤规则生成的uuid。 示例 请求示例 { "job_name": "dd", "job_desc": "ff", "offline_platform":
已在OBS服务中创建桶和文件夹,用于存放样例数据。确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。 步骤1:准备数据 RES在公共OBS桶中提供了猜你喜欢的示例数据集,命名为“test-data”,因此,本文的操作示例使用此数据集进行构建。您需要执行如下操作,将数据集上传至您的OBS目录下,即准备工作中您创建的OBS目录。
输出的候选集该值必须包含或等于设定的值才不会被过滤掉。 sort_info 搜索的排序信息。 label:客体的属性名称。 orde:排序规则,asc是升序排列,desc是降序排列。 profile_query - 对用户画像进行字段查询,传入string数组进行查询。 单纯用户
Rule 参数 是否必选 参数类型 描述 table_name 是 String 候选集表名。 rule_ratio 是 Integer 规则占比。 最小值:1 最大值:100 priority 是 Integer 优先级。 最小值:1 最大值:10 表37 AttrValueRules
Rule 参数 是否必选 参数类型 描述 table_name 是 String 候选集表名。 rule_ratio 是 Integer 规则占比。 最小值:1 最大值:100 priority 是 Integer 优先级。 最小值:1 最大值:10 表37 AttrValueRules
Rule 参数 是否必选 参数类型 描述 table_name 是 String 候选集表名。 rule_ratio 是 Integer 规则占比。 最小值:1 最大值:100 priority 是 Integer 优先级。 最小值:1 最大值:10 表37 AttrValueRules
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
Rule 参数 是否必选 参数类型 描述 table_name 是 String 候选集表名。 rule_ratio 是 Integer 规则占比。 最小值:1 最大值:100 priority 是 Integer 优先级。 最小值:1 最大值:10 表37 AttrValueRules
Rule 参数 是否必选 参数类型 描述 table_name 是 String 候选集表名。 rule_ratio 是 Integer 规则占比。 最小值:1 最大值:100 priority 是 Integer 优先级。 最小值:1 最大值:10 表38 AttrValueRules
最大值:7 表38 Rule 参数 参数类型 描述 table_name String 候选集表名。 rule_ratio Integer 规则占比。 最小值:1 最大值:100 priority Integer 优先级。 最小值:1 最大值:10 表39 AttrValueRules