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  • 数据源管理简介 - 推荐系统 RES

    数据源管理简介 RES以数据为基础进行算法计算并完成推荐,您可以在RES管理控制台,数据源页面完成数据创建、数据修改等操作,为智能场景推荐和自定义场景推荐做好数据准备。 数据类型 当前RES支持创建数据源和导入近线数据。创建数据源的数据格式和近线数据导入的格式要求一致,包括用户数据

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    创建自定义场景 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

  • 准备离线数据源 - 推荐系统 RES

    准备离线数据源 在使用RES创建数据源时,您需要准备以下的3种基础数据包并上传至OBS。如果使用近线流程,需先将业务系统埋点日志转换成推荐系统指定格式,并实时写入DIS相应通道。本章节介绍了RES当前离线数据源和近线数据源的数据格式,您可以参考本章节说明,准备相应的数据。 目前数据源只支持

  • 自定义场景简介 - 推荐系统 RES

    自定义场景简介 RES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。您可以基于RES提供的多种推荐训练作业得到推荐候选集,用于在线服务计算得到推荐结果。 自定义场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 创建自定义场景

  • 删除自定义场景 - 推荐系统 RES

    删除自定义场景 针对不再使用的自定义场景,您可以删除已释放资源。 前提条件 已存在创建成功的自定义场景。 删除自定义场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”,进入自定义场景列表页面。 选择自定义场景列表中的目标场景,单击“操作”列的“删除”。 在“

  • 修改或删除数据源 - 推荐系统 RES

    修改或删除数据源 您可以对离线数据源进行重新编辑操作来更新数据源,如果该数据源不再使用,您可以删除数据源释放资源。 修改离线数据源 前提条件 已存在的离线数据源有修改或者更新并已经上传至OBS。 只有在数据源数据结构特征抽取人工复核确认之前才允许修改数据源。 注意事项 修改编辑之后的离线数据源需要重新进行数据结构抽取和检测

  • 发布或终止自定义场景 - 推荐系统 RES

    发布或终止自定义场景 针对创建成功的自定义场景,需要进行发布才可以运行作业获取推荐结果。通过执行终止操作,停止运行当前场景。目前支持在自定义场景列表页面和自定义场景详情页面进行操作。 发布或终止自定义场景默认对该场景下的所有作业执行发布或终止操作,包括召回策略、过滤规则、排序策略和在线服务等作业

  • 导入近线数据源 - 推荐系统 RES

    导入近线数据源 通过导入近线数据源,达到实时计算并更新用户画像、物品画像,实时更新增量数据的目的。 前提条件 按数据规范准备数据并上传至通道。具体上传方法请参见上传实时数据。 导入近线数据源 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据源”,进入“数据源”列表页面。 在数据源列表单击目标数据源名称

  • 数据结构 - 推荐系统 RES

    数据结构 当数据源创建完成,您可以进入数据源详情页面进行数据质量管理操作。数据质量管理操作可以将离线数据源经过数据特征抽取,生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。 数据结构介绍 数据结构步骤的主要目的是读取用户上传的离线数据,解析用户特征和物品特征中每一个属性的数据格式

  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式,使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为,生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系,最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。由中文、英文

  • 效果评估 - 推荐系统 RES

    效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标,查看推荐效果的反馈,可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称,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和结束,长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    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,将生成每个分组的热度推荐

  • 排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES

    排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型,该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序,以将推荐物品顺序调整到最优。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个

  • 通过DLF重新执行作业 - 推荐系统 RES

    通过DLF重新执行作业 推荐系统提供了重新执行作业的API,用来将任务以相同的配置重新执行一次,实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API,可保持结果处于一个较新的状态,以获得更好的推荐结果。 以上功能,我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio,通过拖拽的方式完成配置

  • 通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 - 推荐系统 RES

    通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 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

  • 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和物品的关联关系,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和用户的体验。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、购物车推荐

  • 如何查看RES消费详情? - 推荐系统 RES

    如何查看RES消费详情? 在“费用中心”,您可以根据需求按照账期、产品类型等查询RES的消费详情。本章节以查询“账单详情”为例指导您查看计费情况,如需了解更多的账单情况,请参见查看费用账单。 查询方法: 在“费用中心”中,选择“账单管理>流水和明细账单”,在流水和明细账单页面,切换

  • 在线服务获得推荐的调用次数如何计算? - 推荐系统 RES

    在线服务获得推荐的调用次数如何计算? RES从全局角度计算在线服务获得推荐的调用次数,不区分每次调用的用户。例如A用户调用请求推荐接口是每秒5次,B用户调用请求推荐接口每秒5次,当A用户和B用户同时调用此接口时,总的获得推荐的调用请求为A用户和B用户之和,即5+5=10。 父主题:

  • RES的离线数据源包括什么? - 推荐系统 RES

    RES的离线数据源包括什么? 离线数据包括如下几张表: 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题: 数据源

  • 热门推荐的主要应用场景是什么? - 推荐系统 RES

    热门推荐的主要应用场景是什么? 热门推荐只要适用于首页、热点类场景,满足流行度统计,有效吸引新用户。 父主题: 智能场景