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  • 数据导入 - 推荐系统 RES

    类型,输出错误报告。如果数据完全符合要求,会生成推荐系统所需要的宽表和画像数据。 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。

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    基于行为数据的用户画像更新 基于行为数据的用户画像更新可以对用户画像进行持续更新,更新频率可达秒级。以DIS中的实时行为日志为数据源,从中分析出用户画像更新信息,并实时更新用户画像,使用户画像随着用户行为的发生而不断变化。 通过此任务可以更新的用户画像内容有:用户标签等动态信

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    进入详情页面,通过查看日志等手段处理问题。 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成,是将初始格式数据(离线数据)处理成用户画像、物品画像以及内部通用格式数据。 表1 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成参数说明 参数名称 说明 数据源 数据在

  • 实时日志 - 推荐系统 RES

    "actionMeasure": "1.0", "actionDateTime": "1512689700" } 实时用户日志 实时用户日志用于在实时流中对用户画像表进行写入。 表2 用户实时日志字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 userId String 全局唯一用户ID。 是 BASICINFO

  • 数据源如何收费? - 推荐系统 RES

    数据源的收费包括三项。 “OBS存储”:将离线数据源上传至OBS进行存储,根据存储空间大小进行计费。详见OBS计费详情。 “画像数据”:在数据源导入数据成功后,按每小时每百万条画像进行计费,在删除数据源后,将停止计费。 “训练作业”:在创建离线作业和导入实时数据均需要选取训练规格,根据训练规格大小进行计费。

  • 导入近线数据源 - 推荐系统 RES

    “32CU”四种规格。 用户画像实时导入 通过SDK导入通道中存储的用户画像实时数据。详情参见上传实时数据。在“用户画像实时导入”右侧,单击打开按钮,在弹出的对话框中进行确认。 物品画像实时导入 通过SDK导通道中存储的物品画像实时数据。在“物品画像实时导入”右侧,单击打开按钮,在弹出的对话框中进行确认。

  • 创建在线服务 - 推荐系统 RES

    值。来源于画像数据,即特征工程中初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子作业输出的数据,用户属性来自于公共配置的全局特征信息文件。如过滤籍贯是广东且性别为男性的用户。 物品属性:指定在物品属性中需要过滤的字段,包含属性名和属性值。来源于画像数据,即特征工程中初始用户画像-物品画像

  • 配额说明 - 推荐系统 RES

    源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 200 数据源个数 5 场景个数 10 单场景下推荐预测返回的结果集个数

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    该值越小筛选相似项条件越严格。 4 用户画像存储 该数据来源于基于用户数据更新用户画像更新后的用户画像数据或者初始用户画像-物品画像-标准宽表生成的用户画像。 - 物品画像存储 该数据来源于基于物品数据更新物品画像更新后的物品画像数据或者初始用户画像-物品画像-标准宽表生成的物品画像。 - 最大推荐结果数

  • 数据源管理简介 - 推荐系统 RES

    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“物品画像”数据。物品数据记录物品的属性信息,例如类别、长度等。 行为数据 行为数据

  • 数据质量 - 推荐系统 RES

    件。全局特征信息文件需要和画像中字段一致,其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段,TAGS为画像表中定义的带权重的标签,Context为上下文属性。该文件用于说明数据字段信息,以便推荐系统识别用户离线数据,通过特征工程将对应的数据写入到画像中,同时用于排序训练和线上推理服务中使用。

  • 数据探索 - 推荐系统 RES

    和最小值。您可以单击相关数据后的查看数据的详细信息。 行为报表:行为报表展示各种行为类型以及该数据中此行为出现的次数。 画像查询:可以查询指定的用户或物品画像信息,包括静态和动态。 父主题: 数据质量管理

  • 购买套餐包 - 推荐系统 RES

    在线作业 1年 “计算型GPU(P100)实例” 300小时 “计算型GPU(V100)实例” 300小时 存储资源 “画像存储(一百万)” 9000小时 画像存储 在线服务 “在线并发9000TPS-时” - 在线服务调用API - 购买套餐包 登录RES管理控制台,在“总览”

  • 提交实时流近线作业 - 推荐系统 RES

    NEARLINE_WRITE_USER_PROFILE (根据用户信息日志写入用户画像) NEARLINE_WRITE_ITEM_PROFILE(根据物品信息日志写入物品画像) NEARLINE_UPDATE_USER_PORTRAIT(根据行为日志,更新用户画像) NEARLINE_UPDATE_USER_CA

  • 更新索引结构 - 推荐系统 RES

    参数类型 说明 作业ID(job_id) 是 String 作业的ID。离线策略特征工程-初始用户画像-物品画像-标准宽表算子、近线策略基于用户数据更新用户画像算子、近线策略基于物品数据更新物品画像算子可以作为此处的作业ID。 新的全局特征配置文件路径(new_global_features_info)

  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    要选取目标数据进行过滤。 “初始格式” 用户操作行为表:初始数据中的用户操作行为表。 “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。

  • 效果评估 - 推荐系统 RES

    数据源类型有初始格式和通用格式可以选择。 “初始格式” 用户操作行为表:初始数据中的用户操作行为表。 “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。

  • 计费说明 - 推荐系统 RES

    由于RES使用的离线数据需存储在OBS中,数据存储产生的费用,请参见《OBS价格说明》。 表1 推荐系统计费项说明 计费项 说明 存储资源 应用于物品画像和用户画像的存储计费,对用户和物品的总条目数统计进行收费。 每个数据源默认规格最低是一百万条,如果一个数据源中的用户和物品总条目数不超过100W

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    在对应表的“操作”列中,单击“清除数据”可以删除对应表的数据源。 通用格式 通用数据由特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成。其路径与“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

  • 应用场景 - 推荐系统 RES

    最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景 场景描述 媒资推荐场景中,通常对实时性要求比较高,用户产生