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在“test-data”文件夹下,将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近,将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值,避免数据因为过期被过滤掉。
创建离线数据源 在使用RES之前,首先您需要创建一个数据源,后续的操作,如修改数据源、创建自定义推荐,都是基于您创建的数据源进行的。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹,并且数据存储的OBS桶与RES在同一区域。 需要使用的数据已上传至OBS。 创建数据源 登录RES
如何确定近线数据源导入实时数据成功? 近线数据源上传成功后,可在推荐系统控制台的“数据源”直接查看。 父主题: 数据源
Service,简称OBS)进行数据源以及黑白名单和用户数据的存储。因此,在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶,然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括: 离线数据源:包含用户类数据,物品类数据,行为数据以及推荐候选列表。 黑名单和白名单:黑名单和白名单的过滤配
行”一次导入操作,之前的数据内容将被覆盖,请您谨慎操作。 图1 实时导入 查看近线数据源详情或终止数据源 当您确认导入近线数据源之后,可以查看近线数据源详情或者对数据终止导入。 在数据源详情页面,您可以单击目标近线数据右侧的“详情”,查看该实时数据的名称和通道ID,此ID为全局唯一。
创建跨源连接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时,建议创建跨源连接,用于访问CloudTable的数据源,提高读写性能。 前提条件 已开通计算引擎DLI服务,创建集群并完成资源绑定。 创建跨源链接 DLI集群绑定完成后,创建跨源链接。步骤如下: 登录RES管理控制台,在“
查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格,实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时,需要提供此信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数
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
h-4”,获取方法请参见获取用户名、账号名和项目name。 scope参数定义了Token的作用域,下面示例中获取的Token仅能访问project下的资源。您还可以设置Token的作用域为某个账号下所有资源或账号的某个project下的资源,详细定义请参见获取用户Token。 POST
创建数据源 功能介绍 在指定的工作空间下面创建一个新的数据源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources 表1 路径参数 参数 是否必选
修改数据源特征 功能介绍 修改数据源中的特征。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id}/data-struct
查询数据源列表 功能介绍 查询当前工作空间下的数据源列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
修改数据源内容 功能介绍 修改指定数据源的配置内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id} 表1 路径参数
查询数据源详情 功能介绍 查询指定数据源的详情信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id} 表1 路径参数
上传离线数据源至OBS RES使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据源的存储。因此,在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶,然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括: 离线数据源:包含用户类
上。 每张表的表结构必须符合推荐系统的要求,列名和字段类型需要和规范中保持一致(参考下面的表结构说明)。 每张表中填充的数据,必须符合推荐引擎的要求。 对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。 用户属性表 用户属性表记录用户的属性信息,例如地域、爱好等,属性名和属性值成对出现。
为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 200 数据源个数 5 场景个数
据中各种标签的分布情况。 图3 分布统计 物品报表:根据不同数据格式展示物品数据的类型、最大值和最小值。您可以单击相关数据后的查看数据的详细信息。 行为报表:行为报表展示各种行为类型以及该数据中此行为出现的次数。 画像查询:可以查询指定的用户或物品画像信息,包括静态和动态。 父主题:
过滤出用户发生过某行为的物品,并保存在此表中。例如,过滤出用户看过的物品,并存储在此表中。指定集群名称和表名用于存储更新后的用户画像。 不涉及。 基于用户的标签搜索候选集 基于用户的标签搜索候选集可以持续为用户召回新的候选集,召回频率可达秒级。以DIS中的实时行为日志为数据源,分析用户喜好,并以此为依据为用户召回候选集。此任务包含两种召回方式:
在“test-data”文件夹下,将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近,将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值,避免数据因为过期被过滤掉。