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online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务; indicators 是 List 请参见表3,需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。 end_time 是 Long 被统计数据的终止时间戳。 interval 是 Double
data_source 是 List 算法数据源配置 INITIAL_PROFILES_GENERATION,数据源选择通用模板数据, BUILD_RANK_UNIFORM_DATA_FROM_JSON,数据源选择通用格式。 storage 是 JSON 请参见表6,存储平台。 offline_platform
able、ModelArts等服务,如果没有添加访问密钥,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 以键值对的方式进行存储,配置后的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,添加的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
否,不保留任何已有的数据。 是,保留全部已有的数据。 覆盖,将相同日期下的数据覆盖掉,保留不同日期下的数据。 结果保存路径 行为-用户-物品(通用格式)的保存路径。 说明: 使用初始用户画像-物品画像-标准宽表生成的数据时,其路径具体到文件夹即可。 结果存储平台 存储类型有用户画像表和物品画像表两种。
nearline_platform 是 JSON 请参见表3,近线计算平台。 strategy 是 JSON 请参见表5,策略信息。 表3 nearline_platform 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称,最大长度64字符,支持DLI。
RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 创建离线数据源 在使用RES之前,首先您需要创建一个数据源
来源于画像数据,即特征工程中初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子作业输出的数据,用户属性来自于公共配置的全局特征信息文件。如过滤籍贯是广东且性别为男性的用户。 物品属性:指定在物品属性中需要过滤的字段,包含属性名和属性值。来源于画像数据,即特征工程中初始用户画像-物品画像-
access_address 是 String 服务推理接口URL。 invocation_times 是 String 服务总调用次数。 failed_times 是 String 服务失败调用次数。 publish_time 是 Long 服务发布时间。 flows 是 List 服务流程信息。
RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 创建离线数据源 在使用RES之前,首先您需要创建一个数据源
说明 portrait_storage 是 JSON 请参见表27,用户画像,物品画像的存储信息。 global_features_information_path 是 String 全局特征信息文件。 match_feature_pairs 是 List 请参见表30,待匹配特征对。
径下。不包含中文的文件夹。 training_data_path 是 String 训练数据的OBS路径。 test_data_path 是 String 测试数据的OBS路径。 algorithm_type 是 String 算法名称,推荐系统内部定义,必须为LR、FM、FFM、DEEPFM、PIN中的某一个。
在“在线服务”页面,单击目标服务操作列的“删除”,在“删除”页面确认在线服务信息后单击“确定”进行删除。 服务删除后,将不可恢复,请谨慎操作。存储在OBS中的数据不会被删除。 父主题: 在线服务
召回策略 召回是指对大量的物品做初选,为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式,您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群,将
是否必选 参数类型 说明 text 是 String 待处理的文本。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 loc 是 String 提取到的地名结果。 per 是 String 提取到的人名结果。 org 是 String 提取到的组织结果。
进入作业列表。 在作业列表页面,您可以单击目标作业“操作”列的“终止”结束离线作业的启动或计算。 重新执行离线作业 重新执行离线作业的目的是将本次执行生成的数据和之前的作业数据融合在一起,无需重新创建作业就能更新数据。 重新执行不按作业不会生成新的线上指定的UUID。 “启动中”、“计算中”状态的作业不支持重新执行。
是否必选 参数类型 说明 is_success 是 Boolean 是否成功。 message 是 String 响应消息。 error_code 是 String 请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。 error_msg 是 String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。
参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 id 是 String 资源id,用于区分各个计算资源。 请求消息 暂不涉及。 响应消息 响应参数请参见表2。
参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 type 是 String 指定需要查询配额的资源类型,可选值为“infer_service”、“infer_flow”。
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,由于近线实时数据会实时
参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 type 是 String 添加的计算资源类型。 请求消息 暂不涉及。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明