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  • 如何上传实时数据? - 推荐系统 RES

    如何上传实时数据? 推荐系统支持您通过SDK上传实时数据,具体操作方法如下。 前提条件 如果需要使用近线上传实时数据的用户,可以使用DIS SDK接口上传,请您按照需求下载DIS SDK,下载完之后按照下面的说明进行SDK升级。 子账户无法使用SDK上传数据,需要主账号授权子账号DIS

  • 数据质量 - 推荐系统 RES

    数据质量 数据质量检测算子,是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据(离线数据源中的离线数据)或者通用格式数据检测输入数据是否合法。包括离线数据中是否包含特殊字符,数据类型是否正确,是否缺少必备信息等。 前提条件 已将离线数据上传至OBS桶中。 创建数据质量作业 创建数据质量操作步骤如下:

  • 数据质量管理 - 推荐系统 RES

    数据质量管理 数据结构 数据导入 数据探索 父主题: 数据源管理

  • 离线数据和近线实时数据如何配合使用? - 推荐系统 RES

    离线数据和近线实时数据如何配合使用? 在推荐系统初始化阶段,需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS,完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传,此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题: 数据

  • 数据探索是什么?近线实时数据如何在数据探索中的报告体现? - 推荐系统 RES

    数据探索是什么?近线实时数据如何在数据探索中的报告体现? 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析,主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等,使用户能够更了解数据,进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务,任务有对应的启动时间,由于近线实时数据

  • 数据探索 - 推荐系统 RES

    数据探索 数据探索介绍 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析,主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等,使用户能够更了解数据,进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务,任务有对应的启动时间,由于增量数据会实时入库,因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。

  • 智能场景简介 - 推荐系统 RES

    内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析,自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块,获取对应的推荐结果。 获取推荐结果 父主题: 智能场景

  • 上传实时数据 - 推荐系统 RES

    上传实时数据 RES通过DIS SDK上传实时数据,用户实时日数据并做近线处理。当前仅支持Java语言的SDK,示例请参见《数据接入服务SDK参考》。 前提条件 如果需要使用近线上传实时数据的用户,可以使用DIS SDK接口上传,请您按照需求下载DIS SDK,下载完之后按照下面的说明进行SDK升级。

  • 数据导入 - 推荐系统 RES

    数据导入 数据导入介绍 数据导入即读取经过“数据结构”生成的数据,对每条数据进行校验。推荐系统保留字段需校验类型和数据合法性、自定义字段校验类型,输出错误报告。如果数据完全符合要求,会生成推荐系统所需要的宽表和画像数据。 宽表:推荐系统内部格式,以行为数据为主,将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据。

  • 什么是RES? - 推荐系统 RES

    什么是RES? 推荐系统(Recommender System,简称RES)基于华为大数据人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 父主题: 基础问题

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System,简称RES) ,基于华为大数据人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法,不绑定客

  • 上传离线数据源至OBS - 推荐系统 RES

    需确保OBS桶与RES在同一区域。 将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多,推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。 数据上传成功后,在OBS管理控制台页面单击进入创建的桶,选择“对象”查看上传的数据。 父主题: 数据源管理

  • 离线数据源 - 推荐系统 RES

    离线数据源 调用RES之前,您需要准备3种基础数据包并上传至OBS,离线数据源目前支持CSV和JSON。具体数据包请参见表1 基础数据表。 表1 基础数据数据类型 表名 用户类数据 用户属性表 物品类数据 物品属性表 行为类数据 用户操作行为表 用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。

  • 数据结构 - 推荐系统 RES

    数据结构 当数据源创建完成,您可以进入数据源详情页面进行数据质量管理操作。数据质量管理操作可以将离线数据源经过数据特征抽取,生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。 数据结构介绍 数据结构步骤的主要目的是读取用户上传的离线数据,解析用户特征和物品特征中

  • 数据源 - 推荐系统 RES

    数据源 创建数据源 查询数据源列表 查询数据源详情 修改数据源内容 修改数据源特征 删除数据源 查询数据源任务结果 父主题: API

  • 概述 - 推荐系统 RES

    概述 欢迎使用推荐系统(Recommender System,简称RES) 。基于华为大数据人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等

  • 数据源 - 推荐系统 RES

    数据源 RES的离线数据源包括什么? 如何上传数据至OBS 如何上传实时数据? 离线数据和近线实时数据如何配合使用? 数据探索是什么?近线实时数据如何在数据探索中的报告体现? 如何确定近线数据源导入实时数据成功? 实时数据能否立即应用到推荐场景?

  • 查询数据源任务结果 - 推荐系统 RES

    查询数据源任务结果 功能介绍 查询指定数据源下离线任务的结果。其中包括数据格式,数据检测、数据探索及效果评估的内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/d

  • 创建数据源 - 推荐系统 RES

    Nearline object 近线数据源。 表6 Offline 参数 是否必选 参数类型 描述 user_url 是 String 用户数据url。 item_url 是 String 物品数据url。 behavior_url 是 String 行为数据url。 表7 Nearline

  • 查询数据源详情 - 推荐系统 RES

    nearline Nearline object 近线数据源。 表6 Offline 参数 参数类型 描述 user_url String 用户数据url。 item_url String 物品数据url。 behavior_url String 行为数据url。 表7 Nearline 参数 参数类型