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用户 推荐系统被推荐的对象,一般是指使用业务系统的客户。例如,某电商的客户。 物品 被推荐的内容,一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如,某视频网站的视频。 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、
“添加推荐候选集”(选择离线或近线任务所生成的推荐候选集进行排序) 任务别名和UUID:单击操作列表的“选择”添加离线或近线的任务名称和候选集ID。 优先级:优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比:优先级相同的推荐候选集,该占比展示推荐数量,同优先级下的数据占比之和需要等于100%。
在数据源列表单击目标数据源名称,进入数据源详情页面。 单击离线数据源右侧的“编辑”,在页面下方单击选择目标文件在OBS中的存储位置。 图1 修改离线数据源 单击“确认”,完成修改。 删除数据源 前提条件 已存在创建成功的数据源。 注意事项 数据源中的数据结构、数据导入或数据探索有任务在运行,该数据源不支持删除。
推荐系统提供了查询作业详情API接口,可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可完成对任务状态的监控,并且可以根据任务状态决定是否需要重新执行任务。
"user_url" : "<OBS path for storing user data>", "item_url" : "<OBS path for storing item data>", "behavior_url" : "<OBS path for storing
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。 run_
自定义场景基于用户群体不同推荐场景的需求,提供了多种多样的推荐策略和算法,实现了端到端的自定义推荐场景搭建,使每一个推荐场景都能得到针对性的推荐效果提升。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。 由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。
训练结果保存根路径,训练完成后,会将模型和日志文件保存在该路径下。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
于授权使用OBS、DLI、Cloudtable、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。
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐:基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵,利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解,分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵,提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
对于获取用户Token接口,您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示,加粗的斜体字段需要根据实际值填写,其中username为用户名,domainname为用户所属的账号名称,********为用户登录密码,xxxxxxxxxx为project的名称,如“cn-n