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行为类型:选择需要进行评估的行为类型,如物品曝光。 阈值:阈值是用来衡量用户行为有效性的标准, 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时, 当前用户行为有效。 去重:您可以单击勾选,根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称:请您定义评估的指标名称。 指标公式:用户指
得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间和终止时间,该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比:生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.7。 测试数据占比:生成的结果中,训练集占整个训练集和测试集的比例,默认0.3。
查询训练作业 功能介绍 查询resource_id(数据源id或场景id)下的指定类型的作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{r
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
华为云管理控制台。 图1 控制台入口 在控制台右上角的帐户名下方,单击“我的凭证”,进入“我的凭证”页面。 图2 我的凭证 在“我的凭证”页面,选择“访问密钥>新增访问密钥”,如图3所示。 图3 单击新增访问密钥 填写该密钥的描述说明,单击“确定”。根据提示单击“立即下载”,下载密钥。
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! 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人,为您解决技术难题。
属性对。 表30 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表31 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
进入“新增访问密钥”页面,输入当前用户的登录密码,通过已验证手机或已验证邮箱进行验证,输入对应的验证码,如图4所示。 图4 新增访问密钥 单击“确定”,根据浏览器提示,保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access
List 每个Flow配置不同流量和候选集的规则,请参见表4。 config 是 Object 流程配置信息,请参见表5。 rank_uuid 否 String 排序策略生成的uuid。 feature_uuid 否 String 预处理的离线处理生成的uuid。 filter_uuid
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。
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间的资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目为单位进行授权,用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望
属性对。 表30 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表31 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
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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行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。
数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初
在购物车场景,使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集,而为了尽可能保证推荐的匹配度,要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合,所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1, 对离线生成的items2进行如
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。
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。
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