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错误码 - 推荐系统 RES
有排序服务正在运行,无法修改排序模型训练规格 请检查是否有排序服务正在运行。 400 RES.1206 Datasource Error 有在线服务正在运行,无法修改在线并发规格 请检查是否有在线服务正在运行。 400 RES.3004 Basic Error 数据库资源模型配置出错 请联系管理员检查数据库模型配置。
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查询数据源列表 - 推荐系统 RES
离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的数据源 /v2.0/testuuidxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/wo
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实时日志 - 推荐系统 RES
否 traceId String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于推荐效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户,用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 实时行为日志示例 { "userId":
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提交排序任务API - 推荐系统 RES
每个算法有其各自的参数列表,包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归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。逻辑斯蒂回归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。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。
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排序策略-离线特征工程 - 推荐系统 RES
排序策略-离线特征工程 表1 特征工程参数说明 参数名称 说明 名称 自定义离线特征工程名称,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 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据, 选择排序模型需要的用户特征,
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离线数据源 - 推荐系统 RES
览。 否 traceId String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户,用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 用户操作行为示例 { "userId":"user1"
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提交效果评估任务 - 推荐系统 RES
job_description 否 String 作业描述,最大长度256字符。 online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务; indicators 是 List 请参见表3,需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。
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智能场景(猜你喜欢) - 推荐系统 RES
滤掉。 查询当前时间戳,网址https://tool.lu/timestamp。 图1 查询当前时间戳 将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。 图2 修改behavior.txt文件 将item.txt中的每条数据的publish
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策略参数说明 - 推荐系统 RES
00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1],默认值为0.001。 在线学习(ftrl) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0