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品推荐用户四种全面的推荐对象,用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块,支持个性化排序能力。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器的可视化界面。通过管理控制台,您可以使用直观的界面进
1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 learning_rate 是
获取预测接口 调用接口 Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件,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浏览器添
为男性的用户。 “应用于”:该过滤规则应用于所选的候选集,默认会作用于所有在召回池中选中的所有路候选集。 排序 点击率预估 点击率预估默认关闭。打开按钮之后,在“排序”下拉选项中选择计算成功的排序策略名称。 综合排序 综合排序即根据客体和主体的相关属性进行重排序处理。 属性匹配,
型仅支持通用格式。 该功能表名是否使用分组推荐功能,根据全局特征信息文件勾选的用户特征或物品特征进行分组。 扩展功能开启: 扩展功能关闭: 默认关闭 数据源 数据源类型有初始格式和通用格式2种可选。 初始格式 用户操作行为表:初始单击选择OBS中存储的用户操作行为表。当选择数据格
L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 学习率(learning_rate)
排序策略-近线特征工程 近线特征工程是对近线数据进行特征处理,以便生成特征数据用于排序。必须先完成离线排序模型相关操作才可进行此配置。 近线特征工程默认为关闭状态,您可以在创建近线特征工程右侧单击按钮,在弹出的对话框中单击“是”进行创建。 排序策略-近线排序策略 近线排序策略用于对在线实时数据排
"real-time", "is_shared": false, "access_address": "https://8f7abc92ae1347e99d5f90d170ea2799.apigw.southchina.huaweicloud.com
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。 查询当前时间戳,网址https://tool.lu/timestamp。 图1 查询当前时间戳 将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。