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什么是推荐系统 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
创建在线服务 在线服务负责分析结果的应用过程,泛指部署线上服务后提供的推理服务,对外提供API接口。在推荐系统中,包含推荐引擎、文本标签、排序三种在线服务,具体说明如下: 推荐引擎 推荐引擎用于对RES召回策略跑出来的候选集结果进行融合过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提
新建在线服务 功能介绍 新建在线服务元数据,新建成功之后可手动发布此服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance
部署服务 功能介绍 该接口用于部署推理服务。 URI POST /v1/{project_id}/infer-services 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
召回是指对大量的物品做初选,为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略中内置了多种召回方式,用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有: 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐
推荐系统OBS文件夹规范 使用推荐系统时,需要在OBS创建桶并导入离线数据,同时作业所产生的数据也会保存在OBS中。为了方便您快速定位文件路径,建议您按照如下结构准备数据创建文件夹,并上传至OBS桶。 OBS文件夹示例 自定义OBS桶名 │ obs-offline-data
终端节点即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 推荐系统的终端节点如表1所示,请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 推荐系统的终端节点 区域名称 区域 终端节点(Endpoint) 华北-北京四 cn-north-4 res
新建训练作业 功能介绍 新建训练作业元数据,新建成功之后可手动执行此任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/job-instance
排序。 “排序引擎”:排序引擎无需配置召回策略,允许用户提供自己的候选集,使用RES的排序策略进行排序。 数据源 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。 数据区间 时间单位 支持天和小时。 数据选择 指定历史行为时间段,选取数据中最靠后的时间
配置物品status状态,完成物品的上下架 在推荐系统中,有一种常见的场景,最终推荐列表是否展示无库存或者已下架商品。针对此场景,RES系统在物品表中提供status字段来实现物品的上下架。 参考准备离线数据源中的物品表字段介绍,status置为0,代表该物品可被推荐。statu
近线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以数据接入服务DIS中的数据为数据源,实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业,用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式,并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1
计算资源:用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含:数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源:用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括:数据源。 在线服务:用于推荐系统在线推理,获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算资源分为“计算型CPU(1U4G)实例”、“计算型GPU(P1
创建智能场景 功能介绍 在指定工作空间下面创建智能场景。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/intelligent-scenes 表1 路径参数 参数 是否必选
选择”页签。 填写组合作业相关配置参数,请参见表1。 表1 创建组合作业参数说明 模块 参数名称 说明 计算引擎 服务名 计算引擎用于推荐系统的离线计算和近线计算。默认DLI。 集群名称 选择“资源中心”绑定的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
通过DLF重新执行作业 推荐系统提供了重新执行作业的API,用来将任务以相同的配置重新执行一次,实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API,可保持结果处于一个较新的状态,以获得更好的推荐结果。 以上功能,我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio,
附录 错误码 状态码 获取项目ID 获取账号ID
数据结构 2020年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 推荐系统2.0全新上线 推荐系统支持用户自定义场景和智能场景。智能场景根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。自定义场景面向了解推荐算法等相关的用户,可自定义推荐中涉及算法的使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。
通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口,可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可
如表1所示,包括了RES的所有系统权限。 表1 RES系统策略 系统策略名称 描述 类别 RES FullAccess 推荐系统服务管理员权限,拥有该权限的用户可以操作并使用所有推荐系统服务。 系统策略 RES ReadOnlyAccess 推荐系统服务只读权限,拥有该权限的用户仅能查看推荐系统服务数据。
更新智能场景内容 功能介绍 更新智能场景的内容信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/intelligent-scenes/{scene_id} 表1 路径参数