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  • 推荐引擎排序引擎有什么区别? - 推荐系统 RES

    推荐引擎排序引擎有什么区别? 推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎,即系统根据配置生成召回集作为起点,输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎,即用户提供排序集为输入,系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题: 自定义场景

  • 自定义场景 - 推荐系统 RES

    自定义场景 推荐引擎排序引擎有什么区别? RES支持哪些自定义策略? 重新运行被在线服务所引用的召回策略,是否需要重新部署在线服务? 在线服务获得推荐的调用次数如何计算? 自定义场景关闭后,为什么会自动启动?

  • 权限授权项 - 推荐系统 RES

    同时支持IAM项目企业项目,表示此授权项对应的自定义策略,可以在IAM企业管理两个服务中给用户组授权并生效。如果仅支持IAM项目,不支持企业项目,表示仅能在IAM中给用户组授权并生效,如果在企业管理中授权,则该自定义策略不生效。关于IAM项目与企业项目的区别,详情请参见:IAM与企业管理的区别。

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    System,简称RES) ,基于华为大数据人工智能技术,提供推荐平台算法服务,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、留存率用户体验。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台原子推荐算法,不绑定客户的运营场景,客户可以在华为云上根据自己对推荐算法运营规则的理解,自定义

  • 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

    执行完成在页面下方会显示数据探索报告,包括“用户报表”、“物品报表”、“行为报表”“画像查询”。 单击目标报表名称查看具体报表信息。 图1 查看报表 用户报表:根据不同数据格式展示用户数据的类型、最大值最小值。您可以单击相关数据后的查看数据的详细信息。 百分位数:将数据进行排序,统计该数据在整个数据中所占的百分比。

  • 应用场景 - 推荐系统 RES

    应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户物品的关联关系,将对应场景的推荐结果推送给用户,代替低纬度的人工规则,提升了相关运营指标用户的体验。包含了互联网信息流,短视频/直播/音乐/阅读,广电媒资,社交,电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中,通常涉及首页推荐、

  • 产品功能 - 推荐系统 RES

    你喜欢、关联推荐、热门推荐。 功能优势: 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。

  • 基本概念 - 推荐系统 RES

    降低构建推荐应用的技术门槛,提升点击率、留存率用户体验。 智能场景 针对对应的场景,由RES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组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。 用户

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    群名称表名用于存储更新后的用户画像。 不涉及。 物品画像存储 指定存储物品画像的存储平台信息。服务名默认CloudTable,指定集群名称表名用于存储更新后的用户画像。 不涉及。 过滤存储 指定存储过滤集合的存储平台信息。服务名默认CloudTable,指定集群名称表名用于存储更新后的用户画像。

  • 在线服务 - 推荐系统 RES

    BS)统计。 点击率权重:当同时选择点击率预估综合排序进行重排序时,汇总分数时点击率相关得分的权重值。 综合排序权重:当同时选择点击率预估综合排序进行重排序时,汇总分数时综合排序相关得分的权重值。 融合方式:当同时选择点击率预估综合排序进行重排序时,汇总分数时的统计方式。根

  • 排序策略 - 推荐系统 RES

    单击选择训练结果在OBS中的保存根路径,训练完成后,会将模型日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机,结合了因子分解机深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。

  • 排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES

    DeepFM,结合了FM深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称,由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成,并且不能以空格开始结束,长度为1~64个字符。

  • 上传离线数据源至OBS - 推荐系统 RES

    已经获取访问密钥(AK/SK)。 通过OBS管理上传数据 本文档中,采用管理控制台上传数据至OBS。 执行如下操作,将数据导入到您的数据集中,以便用于模型训练构建。 登录OBS管理控制台,在RES同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶,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

  • 部署服务 - 推荐系统 RES

    每个Flow配置不同流量候选集的规则,请参见表4。 backup_uuid 否 String 人工导入召回策略生成的uuid。 need_preferences 否 Boolean 是否开启优选项功能,需匹配global_features_info_path,profile_uuidattr

  • 与其他云服务的关系 - 推荐系统 RES

    Insight,简称DLI)用于推荐系统的离线计算近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索文档》。 对象存储服务 对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储RES的推荐数据源,实现安全、高可靠低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务文档》。

  • 与其他云服务的关系 - 推荐系统 RES

    Insight,简称DLI)用于推荐系统的离线计算近线计算。DLI的更多信息请参见《数据湖探索文档》。 对象存储服务 对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储RES的推荐数据源,实现安全、高可靠低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务文档》。

  • 策略参数说明 - 推荐系统 RES

    请参见表7,行为权重。 start_time 与retain_day二选一 long 用户行为起始时间。end_time共存。 end_time 与retain_day二选一 long 用户行为结束时间。start_time共存。 retain_day 与start_time二选一 Integer

  • 预测接口 - 推荐系统 RES

    由itemid组成的List。在线黑名单列表,列表中的物品将不会在返回的推荐候选集中。 online_tags 否 List 由属性、属性值属性权重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在线召回配合使用。格式如下:[{"name":

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    数如下: 表头,有或无,根据用户数据格式选取。 分隔符,选择逗号(,)、竖线(|)、制表符(\t)自定义。 引用字符,单引号(')、双引号(")自定义。 转义字符,反斜杠(\)自定义。 在对应表的“操作”列中,单击“清除数据”可以删除对应表的数据源。 通用格式 通用数据由特