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  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    (可选)在目标策略右侧,可单击“删除”,删除该策略。 策略设置完成后,单击“确定”。作业一般需要运行一段时间,请您耐心等待。 您可以前往近线作业列表,查看作业的基本情况。在作业列表中,刚创建的作业“状态”为“计算中”时,表示作业运行结束。当作业的“状态”变为“计算失败”时,您可以单击作业的名称,进入详情页面,通过查看日志等手段处理问题。

  • 准备离线数据源 - 推荐系统 RES

    uncollect:取消收藏,默认分数0.4 是 actionMeasure Int 本次行为的度量,取值为正整数1-10。建议用户根据实际情况进行换算,如总视频15秒,观看视频duration超过10秒的7分,全看完得10分等。 是 actionTime Long 行为发生的时间,采用UTC标准时间,单位以秒计。

  • 离线数据源 - 推荐系统 RES

    actionMeasure String 发生行为的度量,金额,评分,次数(整数)等。 默认值: 评分和观看视频/听音乐/阅读由用户根据实际情况自行定义,如观看两分钟,值为 “0.5”,观看5分钟,值为“0.8”。 其余行为的默认值为1.0。 是 actionContent String

  • 排序策略-离线特征工程 - 推荐系统 RES

    保留指定区间的一条最新数据。 时间类型 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重, 只保留每个时间区间内的一条最新数据。您可以根据数据实际情况选择去重的时间周期,可选天、周、月。默认为“天”。 周一是第一天:行为数据按周去重,是否周一是第一天。 如果选择否, 则认为周日是第一天,保留每个时间区间内的一条最新数据。

  • 在线服务 - 推荐系统 RES

    属性匹配,单击添加匹配特征对,如用户特征名为city,物品特征名选择tags,权重值设置为1,其意思为根据选定的主体和客体相关属性对的匹配情况累计权重值。 数值比较,单击添加属性权重,在下拉列表中选择属性名称,设置权重,根据客体相关数值属性的大小进行重排序。 统计方式,根据数值属

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    例如,通过用户匹配物品生成给用户推荐物品的候选集,物品自匹配生成给物品推荐物品的候选集。可选: 用户匹配物品 物品自匹配 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数,如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。 用户特征名:字符串,长度1-20。 物品特征名:字符串,长度1-20。 权重