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智能场景 猜你喜欢的主要应用场景是什么? 关联推荐的主要应用场景是什么? 热门推荐的主要应用场景是什么?
行条化策略(属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数)。 match_type 否 String 匹配类型(属性匹配召回作业需提供此参数): UI,基于用户推荐物品 UU,基于用户推荐用户 II,基于物品推荐物品 IU,基于物品推荐用户 matrix_factorization
List 返回服务列表信息,请参见表3。 表3 services参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 service_id 是 String 服务ID。 service_name 是 String 服务名称。 description 否 String 服务描述信息。 infer_type
删除服务 功能介绍 该接口用于删除服务信息。 URI DELETE /v1/{project_id}/infer-services/{service_id} 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 项目编
“行为次数统计方法”:选择“uv”,即相同的行为记录会进行去重。“pv”的意思是同样行为记录不会去重。 “用户分群”:数据源类型包括用户特征和物品特征,根据数据源筛选数据, 选出需要的属性。只能选择进行用户分组还是物品分组,分组内可配置多个特征。默认关闭。 “最大推荐数结果数”:指定召回的结果数量。
行条化策略(属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数)。 match_type 否 String 匹配类型(属性匹配召回作业需提供此参数): UI,基于用户推荐物品 UU,基于用户推荐用户 II,基于物品推荐物品 IU,基于物品推荐用户 matrix_factorization
行条化策略(属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数)。 match_type 否 String 匹配类型(属性匹配召回作业需提供此参数): UI,基于用户推荐物品 UU,基于用户推荐用户 II,基于物品推荐物品 IU,基于物品推荐用户 matrix_factorization
停止/启动服务 功能介绍 该接口用于停止或启动服务。 URI PATCH /v1/{project_id}/infer-services/{service_id} 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
选择离线计算、实时计算、排序模型训练规格和在线并发数。 个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征,以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名:从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。 物品特征名:从下拉框中选择目标物品特征用于匹配用户特征,更好的做出推荐。 权重:取值为0.01-1。权重
行条化策略(属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数)。 match_type String 匹配类型(属性匹配召回作业需提供此参数): UI,基于用户推荐物品 UU,基于用户推荐用户 II,基于物品推荐物品 IU,基于物品推荐用户 matrix_factorization
组成,并且长度小于64个字符。 “场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 设置计算引擎信息,指定“服务名”、“集群名称”、“任务配置地址”、“资源规格”等信息。 单击“添加近线策略”,根据业务需要在下拉框中选择一个合适的策略。各策略参数说明请单击策略名称进行查看。 基于行为数据的用户画像更新
API版本选择建议 当前RES服务对外API开放存在2种: RES新版本的API接口,推荐使用。 RES旧版本的API接口,现仅为存量用户提供,即将下线。 父主题: 使用前必读
宽表:推荐系统内部格式,以行为数据为主,将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据。 画像:画像分为用户画像和物品画像,分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录,将会按照用户ID或者物品ID去重。 前提条件 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。
完成数据格式的转化。 执行完成在页面下方会显示数据探索报告,包括“用户报表”、“物品报表”、“行为报表”和“画像查询”。 单击目标报表名称查看具体报表信息。 图1 查看报表 用户报表:根据不同数据格式展示用户数据的类型、最大值和最小值。您可以单击相关数据后的查看数据的详细信息。
如何上传数据至OBS 使用RES进行推荐时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶,并在您创建的OBS桶中创建文件夹,然后再进行数据的上传。创建OBS桶和上传文件夹的操作指导请参见创建桶和上传对象。 您在创建OBS桶时,需保证您的OBS桶与RES在同一个区域。
提升点击率、留存率和用户体验。 智能场景 针对对应的场景,由RES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。 用户 推荐系统被推荐的对象,
以获得更好的推荐结果。 以上功能,我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio,通过拖拽的方式完成配置。具体操作步骤如下: 登录数据治理中心 DataArts Studio管理控制台,在控制台的左侧导航栏,选择“数据开发 > 作业开发”。 在“工作区”页面的右侧,单击“新建作业”。
推荐系统(Recommender System,简称RES)基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 父主题: 基础问题
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? 不需要。重新执行召回策略,产生新的候选集会被在线服务直接引用,无需重启在线服务。 父主题: 自定义场景
如何开始使用RES? 使用RES,从资源准备到在线服务完成推荐的全流程,如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源