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户的运营场景,客户可以在华为云上根据自己对推荐算法和运营规则的理解,自定义专属的推荐流程。当前只有华为云提供开放式推荐能力,其他友商主打场景式推荐。 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
配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分
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
关联推荐,需要配置“物品项”,即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个,需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单:输入“ID”,并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID,单击“预测”后显示预测结果,如图2所示。如果是关联推荐,则需要配置“物品项”,即推荐与物
客体的id列表,非必选项。有下面两种场景使用: 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如,给用户推荐物品,主体是用户,客体是物品;给物品推荐用户,主体是物品,客体是用户;给用户推荐用户,主体是用户,客体是用户;给物品推荐物品,主体是物品,客体是物品。 纯排序场景中,该参数为传入待
猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确,如首页推荐等,RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练,结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐,根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联的物品,进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览
智能场景 智能场景简介 创建智能场景 发布或终止智能场景 获取推荐结果 效果评估 编辑或删除智能场景
推荐结果多样性打散 本实践针对用户的单次推荐预测请求,在返回的物品列表中,对规定的属性进行打散,避免推荐结果出现同一属性物品扎堆出现的现象。 本实践的基本流程如下: 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号,并且账号为可用状态。 确保用户选
自定义场景(热度推荐) RES提供了推荐算法,让用户能够根据场景自定义推荐策略,可以基于RES提供的多种召回、排序算法等进行自定义的推荐场景创建。 本章节介绍热度推荐场景的搭建样例,该场景常见于电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配
API(V1不推荐) 平台资源API 作业相关API 全局配置API 在线服务API
避免物品重复推荐(曝光过滤) 本实践介绍用户在客户端浏览、点击过的某些商品,在规定的时间内,重复请求推荐接口,不会被再次推荐。 功能说明 该功能使用涉及两部分:实时行为数据的接入和在线服务配置行为过滤。当数据源部分开启近线行为实时接入之后,并且用户通过上传实时行为数据,系统才具备
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
热门推荐的主要应用场景是什么? 热门推荐只要适用于首页、热点类场景,满足流行度统计,有效吸引新用户。 父主题: 智能场景
推荐作业有哪几种创建方式? 推荐系统支持如下几种作业创建方式: 通过RES管理控制台创建作业、查看推荐和效果评估结果。详情参见《推荐系统用户指南》。 通过API提交任务并获取结果。详请参见《推荐系统API参考》。 父主题: 基础问题
关联推荐的主要应用场景是什么? 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐,根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联的物品,进行有关联度的推荐。 父主题: 智能场景
运营策略提升推荐结果多样性 避免物品重复推荐(曝光过滤) 推荐结果多样性打散
停止算子作业 查询作业列表 查询作业详情 重新执行作业 删除作业 提交效果评估任务 查询效果指标 编辑修改作业 更新索引结构 父主题: API(V1不推荐)
查询效果指标 功能介绍 该接口用于查询推荐效果指标。 URI GET /v1/{project_id}/query-indicators/{job_id} 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
是否必选 参数类型 说明 score 是 Float 物品打分值,值越高推荐越靠前。 item 是 JSON 请参见表5,推荐物品。 表5 item参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 id 是 String 推荐物品ID。 示例 请求示例 { "user_id": "u1",
在线服务获得推荐的调用次数如何计算? RES从全局角度计算在线服务获得推荐的调用次数,不区分每次调用的用户。例如A用户调用请求推荐接口是每秒5次,B用户调用请求推荐接口每秒5次,当A用户和B用户同时调用此接口时,总的获得推荐的调用请求为A用户和B用户之和,即5+5=10。 父主题: