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ds_config 是 ds_config object 数据源配置。 scene_name 是 String 场景名称,1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。
离线作业 离线作业简介 组合作业 数据质量 特征工程 召回策略 排序策略 过滤规则 效果评估 管理离线作业 删除离线作业 父主题: 用户指南(旧版)
深度网络因子分解机 表37 algorithm_parameters参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 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,文件路径为用户在数据处理中输入的“
list √ √ 修改数据源内容 PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id} res:data-source:modify √ √ 修改数据源特征 PUT /v2.0/{
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?
load_widetable 否 Boolean 导入宽表(离线数据导入作业需要提供此参数)。 load_profile 否 Boolean 导入画像(离线数据导入作业需要提供此参数)。
作业相关API 提交组合作业 提交召回作业 提交过滤作业 提交特征工程作业 提交排序作业 提交实时流近线作业 提交流式训练作业 提交数据质量作业 策略参数说明 停止算子作业 查询作业列表 查询作业详情 重新执行作业 删除作业 提交效果评估任务 查询效果指标 编辑修改作业 更新索引结构
召回策略 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。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集,包含黑白名单、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 特征工程 特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理,形成的结果用于排序策略的训练。
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 统计间隔,以天为单位,每隔interval天计算一次指标,大于0。
用户登录并验证权限 新创建的用户登录控制台,切换至授权区域,验证权限: 在“服务列表”中选择“推荐系统”,进入RES管理控制台,在左侧导航栏选择“数据源”,在页面右上角单击“创建”,尝试创建一个新的数据源,如果无法进行创建(假设当前权限仅包含RES ReadOnlyAccess),
相关参数解释如下: 相对时间间隔:与数据源内的行为数据记录最后的一条时间相差天数。 最小次数:某用户对某物品产生某行为的最小次数。 行为类型:指定行为类型。 绝对时间间隔:与当前时间相差天数。 最大次数:某用户对某物品产生某行为的最大次数。
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 父主题: 全局配置
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
priority_tags 否 List 由属性、属性值、属性权重以及该属性在物品中的数据类型信息组成的数据格式的列表,其中属性值或属性权重可以不提供,权重信息不提供的场景下采用默认值“0.01”。需要在部署服务时与属性匹配重排序配合使用。
[], "min": 0, "max": 0, "flag": true } ] } ], "data_source": [ { "table_type_id": "ITEM_META", "data_format": "csv", "data_source_url": "<数据源存储路径
load_widetable 否 Boolean 导入宽表(离线数据导入作业需要提供此参数)。 load_profile 否 Boolean 导入画像(离线数据导入作业需要提供此参数)。
离线策略特征工程-初始用户画像-物品画像-标准宽表算子、近线策略基于用户数据更新用户画像算子、近线策略基于物品数据更新物品画像算子可以作为此处的作业ID。
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resource_id 是 String 资源id(数据源id或场景id)。 workspace_id 是 String 工作空间id。
load_widetable Boolean 导入宽表(离线数据导入作业需要提供此参数)。 load_profile Boolean 导入画像(离线数据导入作业需要提供此参数)。