已找到以下 100 条记录
产品选择
推荐系统 RES
没有找到结果,请重新输入
产品选择
推荐系统 RES
产品选择
没有找到结果,请重新输入
  • 购买套餐包 - 推荐系统 RES

    功能包括:数据源。 在线服务:用于推荐系统在线推理,获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算资源分为“计算型CPU(1U4G)实例”、“计算型GPU(P100)实例”、“计算型GPU(V100)实例”3种类型。存储资源支持“画像存储(一百万)”。在线服务支持“在线并发9000TPS-时

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    排序策略-近线排序策略 近线排序策略用于对在线实时数据排序。如果使用在线排序模型,需在排序策略-近线特征工程中创建完成后才可以正常使用排序策略。 在“创建自定义场景”页面,进入“排序策略”页签,单击“添加近线排序策略”。 进行在线学习参数配置。 名称:自定义在线排序策略名称。 离线排序策略:

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 界面预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“推荐业务>自定义场景”,进入自定义场景列表页面。

  • 全局特征信息文件 - 推荐系统 RES

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

  • 自定义场景简介 - 推荐系统 RES

    略生成的候选集进行重排序,得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用,每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数,提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id

  • 服务总览信息 - 推荐系统 RES

    可查看所创建“离线作业”、“近线作业”和“在线服务”的名称、状态和创建时间。 图1 总览 单击作业或服务名称,进入该详情页面,可以查看资源信息、策略信息和日志信息。您也可以通过页面快速创建作业或服务。单击“创建在线服务”,快速进入创建在线服务页面。 父主题: 用户指南(旧版)

  • 推荐结果多样性打散 - 推荐系统 RES

    配置“在线服务”参数 如果用户已经创建自定义场景,可以直接修改“在线服务”相关参数。 选择已经创建的自定义场景,单击名称,进入到自定义场景详情页。 单击已经创建的在线服务名称下面的“编辑”,进入编辑页面。 图1 修改在线服务参数 打开高级选项,进行打散功能的配置,选取相应的属性即可完成配置。 “高级类型”:选择“打散”。

  • 离线作业简介 - 推荐系统 RES

    集,用于在线服务计算得到推荐结果。RES提供了多种推荐离线作业功能,您可以直接使用得到满意的推荐候选集。 用户通过数据质量作业对离线数据进行质量检测,然后将检测合格的数据通过特征工程处理为可用于召回策略、过滤规则、排序策略、近线作业的数据。通过上述离线作业训练出可用于在线服务的推

  • 绑定或解绑资源 - 推荐系统 RES

    、CloudTable开启IAM认证的集群和DIS通道供用户选择进行绑定或解绑。 背景信息 绑定资源之后,将该资源应用于RES的作业训练及在线作业获取推荐结果。 解绑资源完成资源释放,已经解绑的资源不再应用于RES的相关计算。 已开通计算引擎DLI、存储平台CloudTable、数据接入资源DIS相关服务。

  • API概览 - 推荐系统 RES

    删除训练作业信息。 在线服务 新建在线服务 新建在线服务元数据,新建成功之后可手动发布此服务。 查询在线服务详情 根据给定的workspace_id和resource_id及category查询在线服务。 修改在线服务参数 修改指定在线服务的元数据内容。 删除在线服务 删除在线服务实例。 调度

  • 避免物品重复推荐(曝光过滤) - 推荐系统 RES

    参考数据源管理进行创建。 配置“在线服务”参数 如果用户已经创建自定义场景,可以直接修改“在线服务”相关参数。 选择已经创建的自定义场景,单击名称,进入到自定义场景详情页。 单击已经创建的在线服务名称下面的“编辑”,进入编辑页面。 图1 修改在线服务参数 修改“过滤(黑名单)”下面的参数。

  • 排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES

    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sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间,是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称

  • 配额说明 - 推荐系统 RES

    RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 200 数据源个数 5 场景个数 10 单场景下推荐预测返回的结果集个数 20 如果当前资源配额限制

  • 工作空间简介 - 推荐系统 RES

    工作空间简介 RES工作空间帮您实现离线作业、近线作业和在线服务隔离的功能,达到不同角色用户信息隔离管理的目的。 如果您未开通企业项目管理服务的权限,您可以在RES创建自己独立的工作空间。 如果你开通了企业项目管理服务的权限,可以在创建工作空间的时候绑定企业项目,并在企业项目下添

  • 状态码 - 推荐系统 RES

    服务器无法根据客户端请求的内容特性完成请求。 407 Proxy Authentication Required 请求要求代理的身份认证,与401类似,但请求者应当使用代理进行授权。 408 Request Time-out 服务器等候请求时发生超时。 客户端可以随时再次提交该请求而无需进行任何更改。

  • 自定义场景 - 推荐系统 RES

    自定义场景 推荐引擎和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?

  • 计费说明 - 推荐系统 RES

    49*4=1.96元。 在线服务 应用于在线服务预测计费。 TPS统计规则为每小时平均TPS,例如每秒调用5次,持续调用1小时,TPS即为5,这一小时按需计费消耗为5*0.95=4.95元。 最终纳入计费的有效TPS值由两部分决定: 配置TPS:客户在场景中配置的在线服务TPS。 说明:

  • 发布或终止自定义场景 - 推荐系统 RES

    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。 前提条件 已存在创建成功的自定义场景。 发布自定义场景 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。

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    组合作业 创建组合作业 通过创建组合作业,用户可以根据配置的策略规则进行离线计算得到不同策略的候选集ID,来进行在线流程计算,得到用户满意的推荐结果。组合作业具体实现请参见图1。 图1 组合作业 创建组合作业主要包括如下设置: 基本配置 资源选择 召回策略 过滤规则 排序策略 预览配置

  • API(V1不推荐) - 推荐系统 RES

    API(V1不推荐) 平台资源API 作业相关API 全局配置API 在线服务API