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  • 排序策略-离线特征工程 - 推荐系统 RES

    “个数比例”:个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.3。 开启调度 开启调度,按照指定的调度策略定期执行作业。

  • 是否有样例数据支撑我进一步了解RES? - 推荐系统 RES

    是否有样例数据支撑我进一步了解RES? RES提供了可用来测试的全量数据,包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试,可参见智能场景(猜你喜欢)。 自定义场景的样例测试,可参见自定义场景(热度推荐)。 父主题: 基础问题

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    PFM、PIN这五种算法的数据处理互相通用。 训练集测试集划分方式 按时间或者比例来划分训练集测试集。 “TIME” 训练数据时间:训练数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。

  • 产品功能 - 推荐系统 RES

    根据业务场景选择对应的智能推荐场景,快速搭建专属推荐系统。主要应用为猜你喜欢、关联推荐、热门推荐。 功能优势: 多维度管理,支持运营规则设置,一站式推荐平台。 自动挖掘特征,采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合,提高特征选择效率。 高适用性,多种模板选择,适用多个应用场景。 使用便捷,一键式构建推荐系统

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入服务列表页面。 单击

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览插件,发送处理请求消息。 此处以Postman为例,指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装,您也可以直接在Chrome浏览添加Postman扩展程序(也可使用其它支持发送post请求的软件)。

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览插件,发送处理请求消息。 此处以Postman为例,指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装,您也可以直接在Chrome浏览添加Postman扩展程序(也可使用其它支持发送post请求的软件)。

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    推荐系统(Recommender System,简称RES) ,基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法,不绑定客户的运营场景,客户可以在华为云上

  • 新建在线服务 - 推荐系统 RES

    divide_type 是 String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 test_rate 否 Double 测试数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 表19

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    测请求进行测试。 在“自定义场景”列表页面,单击目标场景名称,进入“自定义场景详情”页面。 单击“预测”页签,进入预测页面。 预测方式选择“代码”,在“预测代码”部分输入预测代码。单击“预测”,右侧出现排序后的预测结果。 由于此处是测试服务,为保证测试效果,此处选用测试数据中的用户ID进行预测,建议为user894。

  • 应用场景 - 推荐系统 RES

    应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系,将对应场景的推荐结果推送给用户,代替低纬度的人工规则,提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流,短视频/直播/音乐/阅读,广电媒资,社交,电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中,通常涉及首页推荐、

  • 什么是RES? - 推荐系统 RES

    推荐系统(Recommender System,简称RES)基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 父主题: 基础问题

  • 提交特征工程作业 - 推荐系统 RES

    33 测试数据起始时间 (test_data_start_time) 否 Long 测试数据起始时间。 divide_by_time_or_rate为TIME时必填。取值不大于行为数据中的最大时间且不大于test_data_end_time。如:1541987933 测试数据终止时间

  • 查询在线服务详情 - 推荐系统 RES

    描述 divide_type String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 test_rate Double 测试数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 表21 DeepLearingParam

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    divide_type 是 String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 test_rate 否 Double 测试数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 表21

  • 排序策略 - 推荐系统 RES

    径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的训练文件路径。 测试数据的obs路径 单击选择特征工程排序样本预处理生成的测试数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的测试文件路径。 特征值数量统计文件 该文件标识了每一个域下的特征数量,排序数

  • 修改在线服务参数 - 推荐系统 RES

    divide_type 是 String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 test_rate 否 Double 测试数据占比。 最小值:0.01 最大值:1 表20

  • 提交排序任务API - 推荐系统 RES

    文件夹。 training_data_path 是 String 训练数据的OBS路径。 test_data_path 是 String 测试数据的OBS路径。 algorithm_type 是 String 算法名称,推荐系统内部定义,必须为LR、FM、FFM、DEEPFM、PIN中的某一个。

  • 概述 - 推荐系统 RES

    欢迎使用推荐系统(Recommender System,简称RES) 。基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如推荐系

  • 通过DLF重新执行作业 - 推荐系统 RES

    Studio>用户指南>数据开发>节点> Rest Client”。 图1 重新执行作业节点配置 使用DLF时,无需进行鉴权。 单击“保存”后,进行“测试运行”。确保功能正常。 在页面右侧,单击“调度配置”,根据需求设置任务的调度周期及其他参数。 在页面作业,选择“运维调度>作业监控”,单击