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scene_name 是 String 场景名称,1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String 场景类型: UI,基于用户推荐物品 UU,基于用户推荐用户
String 工作空间id。 created_at Integer 创建时间。 update_at Integer 更新时间。 specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object
String 工作空间id。 created_at Integer 创建时间。 update_at Integer 更新时间。 specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表6 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object
workspace_id String 工作空间编号。 data_config DataConfig object 数据配置。 specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。
scene_name 是 String 场景名称,1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String 场景类型: UI,基于用户推荐物品 UU,基于用户推荐用户
数据源名称,1-64位字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 data_config 是 DataConfig object 数据源配置。 表4 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline
通道名称 数据通道名称,不同类型的数据需要创建不同的通道。 无。 起始位置 读取DIS数据的起始位置,latest表示从最新的数据开始读取,earliest表示从通道中现存最旧的数据开始读取。 默认为latest。 行为类型 用户行为包含如下几种类型: view:物品曝光 click:用户点击物品
每个用户最多生成多少个推荐结果。 开启时间跨度 不开启取全部数据,开启则指定从数据源中取最近天数或小时数的行为数据计算相似度。 时间单位 开启时间跨度后,支持按照天或者小时为单位从指定从数据源中取行为数据计算相似度。 时间跨度 用于指定从数据源中取最近多少天或者多少小时的行为数据计算热度。默认取全部数据。
推荐引擎和排序引擎有什么区别? RES支持哪些自定义策略? 重新运行被在线服务所引用的召回策略,是否需要重新部署在线服务? 在线服务获得推荐的调用次数如何计算? 自定义场景关闭后,为什么会自动启动?
候选集结果进行融合过滤和排序。 “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
ID。 离线过滤 过滤 过滤数据来源于过滤规则产生的候选集,单击“选择”获取过滤的任务别名和UUID。 在线过滤 【去重】物品属性 属性名从画像算子生成,如“product_color”,则对产品颜色相同的物品进行去重。 【去重】忽略长度 截断物品ID末尾指定长度后的字符串进行去
特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理,它包含两个功能: 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据; 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应,特征工程的两个任务分别是: 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理
最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig object 作业配置。 表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型
intelligent,智能场景 datasource_id 是 String 数据源id,字母、数字、下划线、减号组合32位。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig
sv时,根据情况单击设置数据参数。 通用格式 通用格式数据:特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为,并生成json数据,即内部通用格式。 默认选择初始格式 时间选择 时间选择包括数据时间和行为时间跨度。
workspace_id String 工作空间编号。 data_config DataConfig object 数据配置。 specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。
与“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”结果保存路径一致。 说明: 在使用通用格式数据之前,需要先进行特征工程算子计算。 通用格式数据:从用户属性表、物品属性表和用户操作行为表中提取用户、物品特征和用户行为,并生成JSON数据,即内部通用格式。 通用格式时间:用户行为数据时间范围,可只有起始时间、结束时间或为空。
排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型,该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序,以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练,具体包括如下内容: 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM