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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可完成对任务状态的监控,并且可以根据任务状态决定是否需要重新执行任务。
属性对。 表32 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表33 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
请参见获取项目名称、项目ID、区域ID。 获取需要上传通道的ID(streamId)。 单击近线数据源的“详情” 图1 获取通道ID 上传实时数据,示例代码如下,其中,“streamId”的配置值要与步骤2中“通道ID”的值一致。 1 2 3 4 5 6 7 8
请参见获取项目名称、项目ID、区域ID。 获取需要上传通道的ID(streamId)。 单击近线数据源的“详情” 图1 获取通道ID 上传实时数据,示例代码如下,其中,“streamId”的配置值要与步骤2中“通道ID”的值一致。 1 2 3 4 5 6 7 8
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
候选集兴趣宽度(值越大召回的候选集中不同类型的物品越多,值越小则召回的类型越单一)。若algorithm_type为NEARLINE_UPDATE_USER_CANDIDATE_SET,则此字段必填。 time_name 否 String 物品数据中代表时间特征的字段名。若rank_type值为TIME,则此字段必填。
特征名称:值为时间戳(10位)的特征的名称,任务会根据此特征对候选集进行排序。 推荐天数:推荐数据的时间段,该时间段从当前开始往前推N天,默认15天。 默认热度排序。 候选集最大长度 生成候选集的最大长度,每次计算更新的候选集中的个数不会超过最大值。 默认50。 候选集的召回策略 召回候选集的策略。
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐:基于用户-物品的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,分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵,提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。