检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
fields_feature_size_path 是 String 该文件标识了每一个域下的特征数量,排序数据处理接口会生成这个文件,文件路径为用户在排序数据预处理中输入的结果保存路径参数表示的路径的“fields_feature_size”目录下,文件名称为“part-00000”,需要用户提供文件完整路径。
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。 商用 智能场景
请求是否成功。 message String 响应消息。 error_msg String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。 error_code String 请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。 示例 成功响应示例 { "is_success": true,
待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征,对不同类型的特征进行相应的处理,处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。 [{ "feature_name": "age", "feature_type":
选择CloudTable进入列表。 单击CloudTable集群名称操作列的“开启公共终端节点”,待页面提示“开启公共终端节点成功”即可正常使用集群。 当您不再使用该集群,请先进行解绑,然后在服务对应的管理控制台删除集群。 父主题: 管理资源
会自动生成一个JSON格式的配置源文件,该文件存储在指定的OBS路径中,计算引擎可以通过读取配置源文件来进行离线计算。 资源名,指定DLI运行作业的资源规格。 存储平台 服务名称,CloudTable作为存储平台,用于用户推荐在线数据和推荐候选集的存储。 集群名称,选择“资源中心”绑定的CloudTable集群名称。
您可以根据业务需要,选择合适的召回策略。召回策略用于配置离线计算逻辑,通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。 各个召回策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 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
在作业列表中,刚创建的离线作业“状态”为“计算中”,当离线作业的“状态”变为“计算成功”时,表示作业运行结束,检测完的数据将使用于离线作业。当离线作业的“状态”变为“计算失败”时,您可以单击作业的名称,进入详情页面,通过查看日志等手段处理问题。 父主题: 离线作业
针对运行失败或者草稿状态的的智能场景支持进行重新编辑操作。您也可以通过执行删除操作,删除当前场景。 前提条件 已存在创建成功的智能场景。 编辑智能场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务 >智能场景”,进入智能场景列表页面。 单击智能场景列表中的目标场景名称,进入“个性化配置”详情页。
String]]] 查询到的效果指标,外层map的key表示服务名称,中间层表示流程名称,里层map的key表示时间戳,value表示对应的指标的值。 error_msg String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。 error_code String 请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。
在“test-data”文件夹下,将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近,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。
1]之间,是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本,因子
数据源的数据格式和近线数据导入的格式要求一致,包括用户数据、物品数据和行为数据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”和用于近线计算的“用户画像”数据。用户数据记录用户的属性信息,例如地域、爱好等。 物品数据 物品数据包括数据源中的“物品属性表”和用于近线计算的“物品画
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。 type 是 String 查询镜像的类型, 可选infer, rank, nlp。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success
实时日志 RES根据实时发送到DIS上的日志,进行数据计算和处理,更新用户的相关数据。用户发送到DIS上的数据具体如下: 实时行为日志 实时行为日志的作用包括: 更新用户的兴趣标签。 记录所选行为类型的历史记录。 更新用户的上下文信息。 召回候选集。 表1 实时行为日志字段描述 字段名
用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。 每张表的表结构必须符合推荐系统的要求,列名和字段类型需要和规范中保持一致(参考下面的表结构说明)。 每张表中填充的数据,必须符合推荐引擎的要求。 对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。 用户属性表 用户属性表记录用户的属性信息,例如地域、爱好等,属性名和属性值成对出现。
online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务; indicators 是 List 请参见表3,需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。 end_time 是 Long 被统计数据的终止时间戳。 interval 是 Double
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。