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  • 权限和授权项 - 推荐系统 RES

    res:job:get √ √ 新建在线服务 POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance res:job:add √ √ 查询在线服务详情 GET /v2

  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    读取配置源文件来进行离线计算。 资源名,指定DLI运行作业的资源规格。 存储平台 服务名称,CloudTable作为存储平台,用于用户推荐在线数据和推荐候选集的存储。 集群名称,选择“资源中心”绑定的CloudTable集群名称。 表名,存储的表格名称。 过滤规则别名 自定义过滤

  • 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

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    场景式推荐 提供多维度的场景推荐,含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐,一键式操作,降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习,近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象,用户根据场景选择不同的推荐实体。

  • 产品功能 - 推荐系统 RES

    基于用户历史行为计算物品相似性,实时更新候选列表,提升用户体验,提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合,训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式,提供完备的一站式推荐平台,可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势: 全开放推荐流程,用户根据业务自定义推荐流程。

  • 开通相关资源 - 推荐系统 RES

    DLI集群建议创建跨源连接,通过RPC方式访问,提高读写性能。 开通存储平台CloudTable CloudTable作为存储平台,用于用户推荐在线数据和推荐候选集的存储。在使用推荐系统之前,您需要开通表格存储服务(CloudTable Service)来创建集群。 登录华为云。在华为

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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"

  • 排序策略 - 推荐系统 RES

    使用于在线服务,为用户生成推荐列表。当作业“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。 逻辑斯蒂回归-LR 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

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    数据在OBS的存放路径。包括用户属性表、物品属性表、用户操作行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 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。

  • 数据质量 - 推荐系统 RES

    数据质量检测日志的保存路径。包括错误数据输出及定位等。 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。全局特征信息文件需要和画像中字段一致,其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段,TAGS为画像表中定义的带

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    从右侧下拉框中选择RES系统中已有的数据源。当无可用数据源时,此下拉框为空。 描述 对于该场景的描述信息。 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。

  • 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":

  • 准备离线数据源 - 推荐系统 RES

    ID,用于场景维度的区分。 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 数据示例 单击下载样例数据,将样例数据下载至本地

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    选择导入候选集类型,目前支持以下三种。 物品-分数候选集:物品-分数候选集可以用于在线服务的推荐候选集。 用户相似度候选集:用户相似度候选集可用于实时召回。 物品相似度候选集:物品相似度候选集可用于实时召回与在线服务的推荐候选集。 最大推荐结果数 最多生成多少个推荐结果。默认为100。 开启调度

  • 智能场景(猜你喜欢) - 推荐系统 RES

    从右侧下拉框中选择RES系统中已有的数据源。当无可用数据源时,此下拉框为空。 描述 对于该场景的描述信息。 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。

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    您可以前往召回策略列表,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”,当作业“状态”变为“计算成功”时,表示作业运行结束,生成的候选集ID将使用于在线服务,为用户生成推荐列表。当作业“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。 基于特定行为热度推荐

  • 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