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  • 策略参数说明 - 推荐系统 RES

    search_click:用户点击搜索结果中物品 comment:用户对物品评论 share: 分享 like:点赞 dislike:点衰 grade:评分 consume:消费 use:观看视频/听音乐/阅读 start_time retain_day二选一 long 用户行为起始时间,end_time共存。

  • 命名实体识别模型 - 推荐系统 RES

    而建。但这座木屋又很“特别”,它有一个“山东哥哥助学工作站”名字。这座木屋,凝聚了“山东哥哥”贵州山区儿童之间情谊,也见证了一位名叫隋刚淄博“80后”小伙18年来坚守。" } 成功响应示例 { "is_success": true, "flow_id": "b922

  • 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

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    用户根据场景选择不同推荐实体。 独立排序模块 独立基于CTR预估排序打分模块,支持个性化排序能力。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器可视化界面。通过管理控制台,您可以使用直观界面进行相应操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    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,权重值最高兴趣标签个数进行检索,得到标签匹配物品候选集。

  • 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

  • 获取访问密钥(AK/SK) - 推荐系统 RES

    华为云管理控制台。 图1 控制台入口 在控制台右上角帐户名下方,单击“我的凭证”,进入“我的凭证”页面。 图2 我的凭证 在“我的凭证”页面,选择“访问密钥>新增访问密钥”,如图3所示。 图3 单击新增访问密钥 填写该密钥描述说明,单击“确定”。根据提示单击“立即下载”,下载密钥。

  • 管理离线作业 - 推荐系统 RES

    新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务详细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新作业进行离线计算。生成数据和原来作业生成数据相互独立,复制离线作业会生成新线上指定UUID。 操作步骤如下: 登录RES管理控制

  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    白名单地址 白名单所在路径。白名单之外物品不应该出现在最终推荐结果集里。白名单内容需要存储在OBS上。 历史行为过滤 单击增加历史行为过滤,单击后方删除过滤行为。指定用户个性化物品候选集过滤准则。例如对于用户过去3天内有过view行为物品(如新闻)过滤,使之不进入候选集。

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    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系数。 有效时间:用户配置行为发生时间当前时间间隔,以小时为单位。系统只处理在该时间范围内行为记录。 基于用户相似度实时召回 基于用

  • 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。

  • 基础问题 - 推荐系统 RES

    什么是RES? 与其他云服务关系 如何开始使用RES? 获取访问密钥(AK/SK) 推荐作业有哪几种创建方式? 创建场景是否会立即发布? 最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 是否有样例数据支撑我进一步了解RES? 什么是区域、可用区? API查询列表接口返回结果是否支持分页?

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    “在线服务”,进入服务列表页面。 单击目标服务名称进入服务详情页面,单击下方“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID和推荐数量,根据您设置召回策略等返回用户预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES

  • 获取访问密钥并添加RES全局配置 - 推荐系统 RES

    进入“新增访问密钥”页面,输入当前用户登录密码,通过已验证手机或已验证邮箱进行验证,输入对应验证码,如图4所示。 图4 新增访问密钥 单击“确定”,根据浏览器提示,保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”文件,即可查看访问密钥(Access

  • 实时日志 - 推荐系统 RES

    实时日志 RES根据实时发送到DIS上日志,进行数据计算和处理,更新用户相关数据。用户发送到DIS上数据具体如下: 实时行为日志 实时行为日志作用包括: 更新用户兴趣标签。 记录所选行为类型历史记录。 更新用户上下文信息。 召回候选集。 表1 实时行为日志字段描述 字段名

  • 错误码 - 推荐系统 RES

    Error 重复key值 请检查key值是否重复。 400 RES.3410 Basic Error 不支持key值({0}) 请检查key值是否负荷文档要求。 400 RES.3411 Basic Error 工作空间({0})下资源未清空 请清空该工作空间下资源。 400

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    您可以根据业务需要,选择合适召回策略。召回策略用于配置离线计算逻辑,通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集生成。 各个召回策略详细参数设置和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

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    match_infos 进行召回匹配参数配置,即搜索匹配信息。 label:客体属性名称(可为字符串或字符串数组类型)。 value:相应属性值。 weight:该属性值匹配权重,多个匹配条件做加权汇总后按分值从大到小给出候选集。 filter_info 搜索过滤信息。 black_list:客体需要过滤的黑名单。

  • 部署服务 - 推荐系统 RES

    在购物车场景,使用召回候选集来自于离线计算基于物品协同过滤生成候选集,而为了尽可能保证推荐匹配度,要求推荐出来物品尽可能用户性别、体质和年龄等属性吻合,所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到满足条件物品列表item1, 对离线生成items2进行如

  • 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。