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  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    自定义场景基于用户群体不同推荐场景需求,提供了多种多样推荐策略算法,实现了端到端自定义推荐场景搭建,使每一个推荐场景都能得到针对性推荐效果提升。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索数据源。 由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。 确保您使用OBS目录与RES在同一区域。

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    荐结果集生成。 各个召回策略详细参数设置输入输出请单击下方链接查看。 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品协同过滤推荐 基于用户协同过滤推荐 基于交替最小二乘矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于属性匹配召回策略

  • 效果评估 - 推荐系统 RES

    阈值:阈值是用来衡量用户行为有效性标准, 当数据源actionMeasure值大于阈值时, 当前用户行为有效。 去重:您可以单击勾选,根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称:请您定义评估指标名称。 指标公式:用户指定自定义指标公式,如:A/(A+B),参数A、B代表自定义参数参数别名。只支持+、-、*、/。

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    候选集召回策略 召回候选集策略。 兴趣标签召回候选集:根据用户画像兴趣标签召回候选集。 实时标签召回候选集:根据用户实时操作物品标签召回候选集。 默认兴趣标签召回候选集。 兴趣宽度 生成候选集中兴趣宽度,值越小候选集中类型越少。 说明: 选择兴趣宽度数量对应,权重

  • 创建跨源连接 - 推荐系统 RES

    创建并绑定DLI资源名称CloudTable资源名称,如图1所示。 跨源连接名称只能包含数字、英文字母、下划线中划线。不能为空。输入长度不能超过64个字符。 图1 创建跨源连接 单击“确定”,完成连接创建。 在“跨源连接”页面,可单击操作列“删除”,删除不需要连接。 当连接状态为“创建中”时,连接不可删除。

  • 返回结果 - 推荐系统 RES

    返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头消息体。 状态码是一组从1xx到5xx数字代码,状态码表示了请求响应状态,完整状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    训练数据时间:训练数据起始时间终止时间,该起始时间终止时间不得超过行为数据时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间终止时间,该起始时间终止时间不得超过行为数据时间范围。 “RATE” 训练数据占比:生成结果中,训练集占整个训练集测试集比例,默认0.7。 测试数据占比:生成结果中,

  • 准备离线数据源 - 推荐系统 RES

    itemType String 物品类型。 是 itemId String 对应行为发生对象值。如果是物品发生关系,则是物品id(itemId)值。 是 actionType String 行为类型,包括正向行为负向行为。下面为预置行为类型对应权重,权重有默认分数,默认

  • 发布或终止自定义场景 - 推荐系统 RES

    通过如下方式对场景进行发布或终止。 在自定义场景列表页面终止:自定义场景列表中目标场景,单击“操作”列“终止”。 在自定义场景详情页面发布或终止:单击自定义场景列表中目标场景名称,进入自定义场景详情页,单击页面右上角“终止”。 在“终止场景”页面确认自定义场景信息后单击“是”。 终止之后该场景数据不可用。

  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    服务名,计算引擎DLI用于推荐系统离线计算近线计算。 集群名称,选择“资源中心”绑定DLI集群名称。 任务配置地址,在创建作业时, 会自动生成一个JSON格式配置源文件,该文件存储在指定OBS路径中,计算引擎可以通过读取配置源文件来进行离线计算。 资源名,指定DLI运行作业资源规格。 存储平台

  • 修改自定义场景 - 推荐系统 RES

    修改自定义场景 对于已创建自定义场景,您可以修改相关参数配置以匹配业务变化。 前提条件 已存在创建完成自定义场景。 修改基本信息 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。 在自定义场景列表中,单击目标场景名称进入“自定义场景详情”页。

  • 数据源如何收费? - 推荐系统 RES

    选取训练规格,根据训练规格大小进行计费。 如果需要数据源停止计费,请先终止近线数据源导入,删除对应数据源对应OBS中数据存储。 父主题: 计费相关

  • 排序策略 - 推荐系统 RES

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初始梯度累加:梯度累加和用来调整学习步长。默认0

  • 修改或删除数据源 - 推荐系统 RES

    在数据源列表单击目标数据源名称,进入数据源详情页面。 单击离线数据源右侧“编辑”,在页面下方单击选择目标文件在OBS中存储位置。 图1 修改离线数据源 单击“确认”,完成修改。 删除数据源 前提条件 已存在创建成功数据源。 注意事项 数据源中数据结构、数据导入或数据探索有任务在运行,该数据源不支持删除。

  • ModelArts - 推荐系统 RES

    提供媒资,短视频、电商等行业推荐系统解决方案,帮助互联网企业降低构建推荐应用技术门槛,提升点击率、留存率用户体验。 产品介绍 什么是RES 推荐系统应用场景 推荐系统产品功能 推荐系统基本概念 02 入门 使用推荐系统管理控制台快速搭建推荐服务,利用推荐系统智能场景自定义场景功能得到满意的推荐结果。

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    并且不能以空格开始结束,长度为1~64个字符。 描述 策略具体描述。 依赖作业名称 已经完成可以提供用户用户相似度关系作业,用来进行用户关联推荐。 topK 用户最感兴趣排序在前K个物品。 行为 行为类型:用户感兴趣行为类型。 权重值:行为初始权重。 衰减系数:用于衰减行为初始权重的系数。

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    UserCF算法生成用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘矩阵分解推荐 基于交替最小二乘矩阵分解推荐:基于用户-物品行为信息作为原始矩阵,利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解,分解之后用户隐向量矩阵物品隐向量矩阵可以用来生成预估用户-物品评分矩阵,提取出评分最高若干个物品作为召回结果。

  • 分词模型 - 推荐系统 RES

    工作站”名字。这座木屋,凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间情谊,也见证了一位名叫隋刚淄博“80后”小伙18年来坚守。", "绝大多数用户需求往往是关注主流内容商品。而忽略相对冷门大量“长尾”信息,导致很多优秀内容或商品没有机会被用户发现关注。"

  • 查看在线服务详情 - 推荐系统 RES

    相关参数信息。 预测 可对运行中状态在线服务进行预测,输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果。 配置更新记录 展示配置相关记录。 单击配置记录前方可查看该记录下详细模型信息,包括模型名称、版本、分流、计算节点规格计算节点个数。 排序模型更新记录 展示模型更新记录。包括模型名称、状态、更新时间和消息。

  • 在线服务 - 推荐系统 RES

    分数时综合排序相关得分权重值。 融合方式:当同时选择点击率预估综合排序进行重排序时,汇总分数时统计方式。根据数值属性大小顺序(ORDER)或者绝对值进行权重累加(ABS)统计。 高级类型选项 打散 打散是指推荐结果集中根据客体选择字符串类型属性进行打散,避免推荐结果集过于集中,增加推荐结果的新颖性。