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有在线服务正在运行,无法修改在线并发规格 请检查是否有在线服务正在运行。 400 RES.3004 Basic Error 数据库资源模型配置出错 请联系管理员检查数据库模型配置。 400 RES.3005 Basic Error 数据源连接配额不足 您可以构建最多5数据连接。请及时清理连接。
数据源 RES的离线数据源包括什么? 如何上传数据至OBS 如何上传实时数据? 离线数据和近线实时数据如何配合使用? 数据探索是什么?近线实时数据如何在数据探索中的报告体现? 如何确定近线数据源导入实时数据成功? 实时数据能否立即应用到推荐场景?
计费相关 如何查看RES正在收费的作业? 如何查看RES消费详情? 数据源如何收费? 智能场景和自定义场景如何收费?
(可选)数据接入资源DIS 开通相关资源 绑定资源 针对您创建的集群等资源,需要完成绑定,才可以在创建作业时可选择绑定的集群进行计算存储等操作。 绑定资源 创建跨源链接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时,建议创建跨源连接,用于访问CloudTable的数据源,提高读写性能。 创建跨源连接 开启公共终端节点
召回字段 召回字段即在召回时,仅利用选择的召回字段进行召回。 数据结构任务完成后,人工复核中,选中应用于兴趣属性的物品特征(如果物品特征为tags,选中应用于兴趣属性。则在召回字段下拉栏中显示为“interested_tags”)。选中召回字段后,默认利用该字段中召回的字段值个数为1(可根据实际需求进行调整)。
根据行为日志,计算物品的热度值。近线召回策略中(如利用兴趣标签搜索候选集),召回的候选集按何种顺序排列,如要选择根据热度排序,则需要打开该功能。 默认关闭。 是否保存历史记录 根据行为日志,统计用户的历史记录。近线召回策略中(如利用兴趣标签搜索候选集),召回的候选集中过滤掉用户的历
作业状态、快捷创建服务。 登录RES管理控制台,单击左侧导航栏上的“总览”,进入总览页面。 总览界面包括“最新动态”、“视频教程”和“常用链接”,如图1所示。其中,在最新动态可查看所创建“离线作业”、“近线作业”和“在线服务”的名称、状态和创建时间。 图1 总览 单击作业或服务名
络使用不同的核(kernel)来对特征交互进行建模,以此来计算两个域中特征的相互关系,其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互,实现了参数共享,减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否 JSON 其他配置,预留字段。
运行场景 √ x 新增作业 √ x 查询作业详情 √ √ 查询作业列表 √ √ 修改作业算子 √ x 删除作业 √ x 运行作业 √ x 相关链接 IAM产品介绍 创建用户组、用户并授予RES权限 策略支持的授权项
基础问题 什么是RES? 与其他云服务的关系 如何开始使用RES? 获取访问密钥(AK/SK) 推荐作业有哪几种创建方式? 创建的场景是否会立即发布? 最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 是否有样例数据支撑我进一步了解RES? 什么是区域、可用区? API查询列表的接口返回结果是否支持分页?
推荐系统提供了REST(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用API。 父主题: 使用前必读
图1阐明了区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区 目前,华为云已在全球多个地域开放云服务,您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。 如何选择区域? 选择区域时,您需要考虑以下几个因素: 地理位置 一般情况下,建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域,这样可以减少网络时延,提高访问速度。
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
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
为账号充值 当您使用RES时,建议您先为您的账号充值,确保账号有足够余额可以正常使用RES,具体操作请参见如何给华为云帐户充值。如果您账号里有足够的余额,可略过此部分内容。 父主题: 准备工作
1”版本即数据按照原有格式存储,未做过分区处理。“V2”版本则会依照用户的分区设置做分区处理,当分区合理时,数据将均匀分布在各个节点,有效利用Cloudtable的高并发特性,提升读写效率。其中“预分区数量”和“索引分区数量”可以根据数据量进行设置,如果读写性能达不到要求,可以增
DATE_USER_PORTRAIT,则此字段必填。 filter_history_flag 否 Boolean 是否保存用户的历史记录或利用历史记录进行过滤。若algorithm_type为NEARLINE_UPDATE_USER_PORTRAIT或NEARLINE_UPDAT
二次排序。如果离线使用排序模型,需在排序策略-离线特征工程中创建完成后才可以正常使用排序策略。 各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 Logistic Regression (LR) DeepFM AutoGroup 在“创建自定义场景”页面,进入“排序策略”页签
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?
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐:基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵,利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解,分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵,提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。