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  • 智能场景简介 - 推荐系统 RES

    说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析,自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果

  • 终端节点 - 推荐系统 RES

    终端节点(Endpoint) 华北-北京四 cn-north-4 res.cn-north-4.myhuaweicloud.com 父主题: 使用前必读

  • ModelArts - 推荐系统 RES

    技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程,带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦!

  • 离线数据和近线实时数据如何配合使用? - 推荐系统 RES

    离线数据和近线实时数据如何配合使用? 在推荐系统初始化阶段,需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS,完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传,此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题: 数据源

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    排序策略是用于对召回策略生成的候选集进行二次排序。如果使用排序策略,需在特征工程中提交排序样本预处理,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。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN

  • 更新自定义场景内容 - 推荐系统 RES

    描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码: 200 表6 响应Body参数 参数 参数类型

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    隐向量维度 在ALS算法中使用,指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。如果离线计算失败,建议调小至10以下。默认为10。 迭代次数 指定迭代优化的最大迭代次数。如果离线计算失败,建议调小至10以下。默认为10。 优化正则化系数 在ALS算法中使用,指定正则化系数,作为优化

  • 修改数据源内容 - 推荐系统 RES

    描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码: 200 表10 响应Body参数 参数 参数类型

  • 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? - 推荐系统 RES

    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? 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析,主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等,使用户能够更了解数据,进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务,任务有对应的启动时间,由于近线实时数据

  • 查询场景详情 - 推荐系统 RES

    参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询场景详情 /v2.0/testuuidxxxxxx

  • 创建数据源 - 推荐系统 RES

    描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码: 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型

  • 数据探索 - 推荐系统 RES

    数据探索 数据探索介绍 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析,主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等,使用户能够更了解数据,进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务,任务有对应的启动时间,由于增量数据会实时入库,因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。

  • 策略参数说明 - 推荐系统 RES

    00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1],默认值为0.001。 在线学习(ftrl) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0

  • 创建在线服务 - 推荐系统 RES

    推荐引擎用于对RES召回策略跑出来的候选集结果进行融合过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提供自然语言处理工具,可用于关键词提取和命名实体识别。 排序 排序服务允许用户提供自己的候选集,使用RES的排序策略进行排序。 前提条件 已经有计算成功的离线作业并且已经生成候选集UUID。 您

  • 查询场景列表 - 推荐系统 RES

    参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的场景列表 /v2.0/testuu

  • 自定义场景简介 - 推荐系统 RES

    自定义场景简介 RES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。您可以基于RES提供的多种推荐训练作业得到推荐候选集,用于在线服务计算得到推荐结果。 自定义场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 创建自定义场景

  • 查询数据源列表 - 推荐系统 RES

    参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的数据源 /v2.0/testuui

  • 基本概念 - 推荐系统 RES

    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,一般是指使用业务系统的客户。例如,某电商的客户。 物品 被推荐的内容,一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如,某视频网站的视频。 召回策略 召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    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行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。 REST API RES提供REST形式的访问接口,您能够非常容易地从Web应用中访问RE