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用户画像实时导入 通过SDK导入通道中存储的用户画像实时数据。详情参见上传实时数据。在“用户画像实时导入”右侧,单击打开按钮,在弹出的对话框中进行确认。 物品画像实时导入 通过SDK导通道中存储的物品画像实时数据。在“物品画像实时导入”右侧,单击打开按钮,在弹出的对话框中进行确认。 行为数据实时导入
物品协同过滤算法一起使用,并提供物品-物品相似度查询功能。 others_users 否 List 由userid组成的List。提供多用户候选集查询功能。 context 否 String 上下文信息,可用于配置在线过滤黑名单列表,列表中的条目将会被排除在最终返回的候选集之外。
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进行如下处理:先从items2中取在item1中出现的物品,如果个数不够,再从item2中取其余的物品填补。 global_features_info_path 是 String 全局特征配置文件路径。
是 String 作业状态。 resource 是 String 资源,现在支持DLI。 is_use 是 int 是否被使用: 1,被使用。 0,没有被使用。 type 是 String 训练作业类型。 示例 成功响应示例 { "jobs": [ { "job_id": "5d
激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。 优化器类型 grad:梯度下降算法 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
是 String 作业状态。 resource 是 String 资源,现在支持DLI。 is_use 是 int 是否被使用: 1,被使用。 0,没有被使用。 type 是 String 训练作业类型。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "job":
fields_feature_size_path 是 String 该文件标识了每一个域下的特征数量,排序数据处理接口会生成这个文件,文件路径为用户在排序数据预处理中输入的结果保存路径参数表示的路径的“fields_feature_size”目录下,文件名称为“part-00000”,需要用户提供文件完整路径。
该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 新的全局特征配置文件(new_global_features_info)包含的特征是在原作业ID(job_id)对应的全局特征配置文件的特征基础上新增的一些特征或者删除一些特征;两份文件重复的特征名对应的特征类型必须保持一致。
智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,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。
所请求通过预测接口(参考获取推荐结果中的search_info字段使用方法)传入,生成一路召回对应候选集。该策略默认名称为“dynamic-search”。 融合方式 优先级:根据优先级和百分比计算多个召回候选集融合。优先级高的推荐结果将确保在优先级低的之前。P1优先级最高,P1
说明: 提交模板作业接口,根据选择策略的不同,参数也有不同。 召回策略 parameter中包含的参数,请参见策略参数说明中召回策略(recall)各策略参数说明。 排序策略 parameter中包含的参数有以下几部分: spec_id :参数类型Long,训练作业选择的资源规格ID。
参数别名,在自定义公式中进行调用,字母表示。 behavior_type 是 String 行为类型 。 view:物品曝光 click:用户点击物品 collect:用户收藏了某个物品 uncollect:用户取消收藏某个物品 search_click:用户点击搜索结果中的物品 comment:用户对物品的评论
computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。 config_load_path 是 String 所选配置生成的文件在OBS上的存储路径。 表4 platform_parameter参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 cluster_name 是 String
推荐系统支持用户自定义场景和智能场景。智能场景根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。自定义场景面向了解推荐算法等相关的用户,可自定义推荐中涉及算法的使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。 商用 智能场景
单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 200 数据源个数 5 场景个数 10 单场景下推荐预测返回的结果集个数 20 如果当前资源配额限制无法满足使用需要,您可以申请扩大配额。配额查看及修改请参见关于配额。
对于获取用户Token接口,返回如图1所示的消息头,其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token。有了Token之后,您就可以使用Token认证调用其他API。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体 响应消息体通常以结构化格式返回,与响应消息头中Conten
多维度管理,支持运营规则设置,一站式推荐平台。 自动挖掘特征,采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合,提高特征选择效率。 高适用性,多种模板选择,适用多个应用场景。 使用便捷,一键式构建推荐系统,提供标准API接口,调用简单,便于被集成。 实时更新,具备实时更新能力,更快反馈用户的精准需求。 降低成本,减少人力支出投入。
String 配额信息对应的单位。 min Integer 最小配额。 max Integer 最大配额。 used Integer 已经使用的配额信息。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "quotas": { "resources":