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RES提供一站式媒资推荐解决方案,支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签,提供离线、近线、在线三层计算,完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时,智能学习用户行为,构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高,用户粘性增强,PV增幅明显。
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。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称 说明 计算节点信息 用户可使用的计算资源种类。
optimizer Optimizer object 优化器(在线训练任务需要提供此参数)。 flows Flow object 在线流程(在线训练任务需要提供此参数)。
online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码: 200 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_success Boolean 是否成功。 message String 返回消息(请求成功时,不返回此字段)。
online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码: 200 表10 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_success Boolean 是否成功。 message String 返回消息。
全局特征信息文件 用户在使用数据质量检测算子之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、排序算法、在线服务都会用到该文件。
online_tps Integer 在线服务最大并发数。
online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 Offline object 离线计算规格。 nearline 否 Nearline object 近线数据源。
online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码: 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_success Boolean 是否成功。 message String 返回消息(请求成功时,不返回此字段)。
场景规格 - 选择离线计算、实时计算、排序模型训练规格和在线并发数。 个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征,以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名:从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。
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。
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场景列表 /v2.0/testuuidxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/workspaces/testuuidxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/scenes?
online_tps Integer 在线服务最大并发数。
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。
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。
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。
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。 end_time 是 Long 被统计数据的终止时间戳。
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 数据示例 单击下载样例数据,将样例数据下载至本地 父主题: 数据源管理
场景规格 - 选择离线计算、实时计算、排序模型训练规格和在线并发数。 个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征,以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名:从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。
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(0,1],默认值为0.1。 L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。