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search_click:用户点击搜索结果中的物品 comment:用户对物品的评论 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 与retain_day二选一 long 用户行为起始时间,与end_time共存。
而建。但这座木屋又很“特别”,它有一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋,凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊,也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。" } 成功响应示例 { "is_success": true, "flow_id": "b922
数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初
用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块,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的可视化界面。通过管理控制台,您可以使用直观的界面进行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。
兴趣标签召回候选集:根据用户画像的兴趣标签召回候选集。 实时标签召回候选集:根据用户实时操作的物品的标签召回候选集。 默认兴趣标签召回候选集。 兴趣宽度 生成候选集中的兴趣宽度,值越小候选集中的类型越少。 说明: 选择兴趣宽度数量对应的,权重值最高的兴趣标签个数进行检索,得到与标签匹配的物品候选集。
数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初
华为云管理控制台。 图1 控制台入口 在控制台右上角的帐户名下方,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 填写该密钥的描述说明,单击“确定”。根据提示单击“立即下载”,下载密钥。
新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务的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的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立,复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 操作步骤如下: 登录RES管理控制
白名单地址 白名单所在的路径。白名单之外的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,单击后方的删除过滤行为。指定与用户个性化的物品候选集过滤准则。例如对于用户过去3天内有过view行为的物品(如新闻)过滤,使之不进入候选集。
topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型:用户感兴趣的行为类型。 权重值:行为的初始权重。 衰减系数:用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间:用户配置的行为发生时间与当前时间的间隔,以小时为单位。系统只处理在该时间范围内的行为记录。 基于用户相似度的实时召回 基于用
在“test-data”文件夹下,将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近,将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值,避免数据因为过期被过滤掉。
什么是RES? 与其他云服务的关系 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? 创建的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查询列表的接口返回结果是否支持分页?
“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,单击下方的“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,根据您设置的召回策略等返回用户的预测结果。 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
进入“新增访问密钥”页面,输入当前用户的登录密码,通过已验证手机或已验证邮箱进行验证,输入对应的验证码,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的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access
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
Error 重复的key值 请检查key值是否重复。 400 RES.3410 Basic Error 不支持的key值({0}) 请检查的key值是否负荷文档要求。 400 RES.3411 Basic Error 工作空间({0})下的资源未清空 请清空该工作空间下的资源。 400
您可以根据业务需要,选择合适的召回策略。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的生成。 各个召回策略的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 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐
match_infos 进行召回匹配的参数配置,即搜索的匹配信息。 label:客体的属性名称(可为字符串或字符串数组类型)。 value:相应的属性值。 weight:该属性值的匹配权重,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 搜索的过滤信息。 black_list:客体需要过滤的黑名单。
在购物车场景,使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集,而为了尽可能保证推荐的匹配度,要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、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的满足条件物品列表item1, 对离线生成的items2进行如
在“test-data”文件夹下,将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近,将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值,避免数据因为过期被过滤掉。