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  • 配额说明 - 推荐系统 RES

    为防止资源滥用,平台限定了各服务资源配额,对用户资源数量容量做了限制。 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特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求次数(TPS) 200 数据源个数

  • 注册华为帐号并开通华为云 - 推荐系统 RES

    为云服务,并且只需为您所使用服务付费。 操作步骤 进入华为云首页,单击页面右上角“注册”。 设置手机号、短信验证码、账号名、密码并勾选“我已阅读并同意《华为云用户协议》《隐私政策声明》”,单击“同意协议并注册”。 页面提示注册成功后,使用注册用户,登录华为云。 父主题: 准备工作

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    荐结果集生成。 各个召回策略详细参数设置输入输出请单击下方链接查看。 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品协同过滤推荐 基于用户协同过滤推荐 基于交替最小二乘矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于属性匹配召回策略

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    候选集召回策略 召回候选集策略。 兴趣标签召回候选集:根据用户画像兴趣标签召回候选集。 实时标签召回候选集:根据用户实时操作物品标签召回候选集。 默认兴趣标签召回候选集。 兴趣宽度 生成候选集中兴趣宽度,值越小候选集中类型越少。 说明: 选择兴趣宽度数量对应,权重

  • 查询在线服务详情 - 推荐系统 RES

    查询在线服务详情 功能介绍 根据给定workspace_idresource_id及category查询在线服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/

  • 注册华为帐号并开通华为云 - 推荐系统 RES

    服务,并且只需为您所使用服务付费。 操作步骤 进入华为云首页,单击页面右上角“注册”。 设置手机号、短信验证码、账号名、密码并勾选“我已阅读并同意《华为云用户协议》《隐私政策声明》”,单击“同意协议并注册”。 页面提示注册成功后,系统会自动跳转至您个人信息界面。 参考实名认证完成个人或企业帐号实名认证。

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    训练数据时间:训练数据起始时间终止时间,该起始时间终止时间不得超过行为数据时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间终止时间,该起始时间终止时间不得超过行为数据时间范围。 “RATE” 训练数据占比:生成结果中,训练集占整个训练集测试集比例,默认0.7。 测试数据占比:生成结果中,

  • 效果评估 - 推荐系统 RES

    阈值:阈值是用来衡量用户行为有效性标准, 当数据源actionMeasure值大于阈值时, 当前用户行为有效。 去重:您可以单击勾选,根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称:请您定义评估指标名称。 指标公式:用户指定自定义指标公式,如:A/(A+B),参数A、B代表自定义参数参数别名。只支持+、-、*、/。

  • 创建跨源连接 - 推荐系统 RES

    创建并绑定DLI资源名称CloudTable资源名称,如图1所示。 跨源连接名称只能包含数字、英文字母、下划线中划线。不能为空。输入长度不能超过64个字符。 图1 创建跨源连接 单击“确定”,完成连接创建。 在“跨源连接”页面,可单击操作列“删除”,删除不需要连接。 当连接状态为“创建中”时,连接不可删除。

  • 智能场景(猜你喜欢) - 推荐系统 RES

    在“test-data”文件夹下,将behavior.txt中每条数据actionTime字段值修改到当前时间附近。将item.txt中每条数据publishTime字段值修改到当前时间附近,将item.txt中每条数据expireTime字段值修改成大于当前时间值,避免数据因为过期被过滤掉。

  • 排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初始梯度累加:梯度累加和用来调整学习步长。默认0

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    UserCF算法生成用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘矩阵分解推荐 基于交替最小二乘矩阵分解推荐:基于用户-物品行为信息作为原始矩阵,利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解,分解之后用户隐向量矩阵物品隐向量矩阵可以用来生成预估用户-物品评分矩阵,提取出评分最高若干个物品作为召回结果。

  • 避免物品重复推荐(曝光过滤) - 推荐系统 RES

    本实践介绍用户在客户端浏览、点击过某些商品,在规定时间内,重复请求推荐接口,不会被再次推荐。 功能说明 该功能使用涉及两部分:实时行为数据接入和在线服务配置行为过滤。当数据源部分开启近线行为实时接入之后,并且用户通过上传实时行为数据,系统才具备根据实时行为进行曝光过滤功能,该部分可参考上传实时数据进行配置和对接。

  • 发布或终止自定义场景 - 推荐系统 RES

    通过如下方式对场景进行发布或终止。 在自定义场景列表页面终止:自定义场景列表中目标场景,单击“操作”列“终止”。 在自定义场景详情页面发布或终止:单击自定义场景列表中目标场景名称,进入自定义场景详情页,单击页面右上角“终止”。 在“终止场景”页面确认自定义场景信息后单击“是”。 终止之后该场景数据不可用。

  • 排序策略 - 推荐系统 RES

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初始梯度累加:梯度累加和用来调整学习步长。默认0

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    并且不能以空格开始结束,长度为1~64个字符。 描述 策略具体描述。 依赖作业名称 已经完成可以提供用户用户相似度关系作业,用来进行用户关联推荐。 topK 用户最感兴趣排序在前K个物品。 行为 行为类型:用户感兴趣行为类型。 权重值:行为初始权重。 衰减系数:用于衰减行为初始权重的系数。

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    自定义场景基于用户群体不同推荐场景需求,提供了多种多样推荐策略算法,实现了端到端自定义推荐场景搭建,使每一个推荐场景都能得到针对性推荐效果提升。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索数据源。 由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。 确保您使用OBS目录与RES在同一区域。

  • 绑定或解绑资源 - 推荐系统 RES

    在RES管理控制台界面,资源中心列表中会提供当前账号创建DLI集群、CloudTable开启IAM认证集群DIS通道供用户选择进行绑定或解绑。 背景信息 绑定资源之后,将该资源应用于RES作业训练及在线作业获取推荐结果。 解绑资源完成资源释放,已经解绑资源不再应用于RES相关计算。 已开通计算引擎

  • 全局配置简介 - 推荐系统 RES

    没有添加访问密钥,则无法调用接口。 获取访问秘钥并添加RES全局配置 属性配置 以键值对方式进行存储,配置后配置项可以用于整个服务。 管理属性配置 计算资源 计算资源包括DLI服务,添加计算资源需根据业务数据情况进行合理分配。 管理计算资源 父主题: 全局配置

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    在“test-data”文件夹下,将behavior.txt中每条数据actionTime字段值修改到当前时间附近。将item.txt中每条数据publishTime字段值修改到当前时间附近,将item.txt中每条数据expireTime字段值修改成大于当前时间值,避免数据因为过期被过滤掉。