已找到以下 74 条记录
AI智能搜索
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
在搜索结果页开启AI智能搜索
开启
产品选择
没有找到结果,请重新输入
  • 推荐结果多样性打散 - 推荐系统 RES

    推荐结果多样性打散 本实践针对用户的单次推荐预测请求,在返回的物品列表中,对规定的属性进行打散,避免推荐结果出现同一属性物品扎堆出现的现象。 本实践的基本流程如下: 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号,并且账号为可用状态。 确保用户选

  • 避免物品重复推荐(曝光过滤) - 推荐系统 RES

    避免物品重复推荐(曝光过滤) 本实践介绍用户在客户端浏览、点击过的某些商品,在规定的时间内,重复请求推荐接口,不会被再次推荐。 功能说明 该功能使用涉及两部分:实时行为数据的接入和在线服务配置行为过滤。当数据源部分开启近线行为实时接入之后,并且用户通过上传实时行为数据,系统才具备

  • 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。 创建效果评估 创建效果评估步骤如下: 在“离线作业”的“效果评估”页签,单击左上方“创建”,进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面,填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。

  • 删除离线作业 - 推荐系统 RES

    删除离线作业 删除离线作业即清理离线作业产生的数据,数据清理完成后删除元数据。操作必须确保流程中没有使用该作业产生的UUID,可以参考以下操作完成。 删除离线作业 您可以对“计算成功”、“计算失败”等状态的作业进行删除,“启动中”、“计算中”状态的作业不支持删除操作。 登录RES

  • 进行服务授权 - 推荐系统 RES

    进行服务授权 当您选择开通推荐系统,首次登录RES管理控制台系统会自动弹出“RES服务权限委托”的对话框,提示服务进行委托授权,即授权RES服务请求获取访问您在其他云产品中的资源,未授权将不能使用RES的完整功能。 图1 权限委托 单击“同意授权”系统会自动创建委托。由于RES与

  • 编辑或删除智能场景 - 推荐系统 RES

    编辑或删除智能场景 针对运行失败或者草稿状态的的智能场景支持进行重新编辑操作。您也可以通过执行删除操作,删除当前场景。 前提条件 已存在创建成功的智能场景。 编辑智能场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务 >智能场景”,进入智能场景列表页面。 单击智能场景列表中

  • 效果评估 - 推荐系统 RES

    效果评估 创建效果评估可以对服务设置指标,查看推荐效果的反馈,可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估作业 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务>智能场景”,默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中,单击“运行中”状态的目标场景名称,进入详情页。 单击“效果评

  • 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

  • 产品功能 - 推荐系统 RES

    产品功能 数据源 数据源功能可以在用户上传数据后,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。提供数据源智能检测,输出数据分布和数据质量信息等,智能完成特征工程。 智能场景 根据业务场景选择对应的智能推荐场景,快速搭建专属推荐

  • 查看在线服务详情 - 推荐系统 RES

    查看在线服务详情 当在线服务创建成功后,您可以进入“在线服务”页面,来查看服务详情。 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入“在线服务”管理页面。 您可以在服务列表直接查看服务的“名称”、“状态”、“调用总次数”、“开通状态”和“服务类型”等。 当服务部署成功

  • 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

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    创建智能场景 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确,如首页推荐等,RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练,结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐,根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联的物品,进行有关联度的推荐。

  • 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

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理,它包含两个功能: 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据; 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应,特征工程的两个任务分别是: 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理