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  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    创建智能场景 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确,如首页推荐等,RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习训练,结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐,根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联的物品,进行有关联度的推荐。

  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    白名单所在的路径。白名单之外的物品不应该出现在最终推荐结果集里。白名单内容需要存储在OBS上。 历史行为过滤 单击增加历史行为过滤,单击后方的删除过滤行为。指定用户个性化的物品候选集过滤准则。例如对于用户过去3天内有过view行为的物品(如新闻)过滤,使之不进入候选集。 行为类型包括。 view:物品曝光

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    “物品项”,即推荐物品项相关的产品。如果物品项有多个,需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单:输入“ID”,并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID,单击“预测”后显示预测结果,如图2所示。如果是关联推荐,则需要配置“物品项”,即推荐物品项相关的产品。如果物品项有多个,需要用英文逗号隔开。

  • 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“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。 通用格式数据:从用

  • 约束限制 - 推荐系统 RES

    约束限制 您能创建的在线服务的数量配额有关系,具体请参见关于配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题: 使用前必读

  • 排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES

    计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu

  • 实时日志 - 推荐系统 RES

    否 TAGS Json 用户的兴趣标签。其中字段的值只能是Map类型。 可传入不同类型的标签信息(如人工标签,关键词标签等)。 此标签体系需物品标签体系相同。如果无历史兴趣标签,则无需传入此字段。推荐系统将会根据特定行为匹配的标签进行计算并完成更新。 说明: 传入TAGS字段会直接覆盖原程序中已计算出的兴趣标签权重。

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    已注册华为帐号并开通华为云,且在使用RES前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。 已在OBS服务中创建桶和文件夹,用于存放样例数据。确保您使用的OBS目录RES在同一区域。 使用自定义场景获取推荐结果的步骤如下所示: 步骤1:准备数据 步骤2:创建离线数据源 步骤3:创建自定义场景 步骤4:发布自定义场景

  • 智能场景(猜你喜欢) - 推荐系统 RES

    已注册华为帐号并开通华为云,且在使用RES前检查账号状态,账号不能处于欠费或冻结状态。 已在OBS服务中创建桶和文件夹,用于存放样例数据。确保您使用的OBS目录RES在同一区域。 步骤1:准备数据 RES在公共OBS桶中提供了猜你喜欢的示例数据集,命名为“test-data”,因此,本文的操作示例使

  • 认证鉴权 - 推荐系统 RES

    从而通过身份认证。 AK(Access Key ID):访问密钥ID。私有访问密钥关联的唯一标识符;访问密钥ID和私有访问密钥一起使用,对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key):访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。

  • 排序策略 - 推荐系统 RES

    计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu

  • 猜你喜欢的主要应用场景是什么? - 推荐系统 RES

    猜你喜欢的主要应用场景是什么? 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确,如首页推荐等,RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习训练,结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题: 智能场景

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    默认兴趣标签召回候选集。 兴趣宽度 生成候选集中的兴趣宽度,值越小候选集中的类型越少。 说明: 选择兴趣宽度数量对应的,权重值最高的兴趣标签个数进行检索,得到标签匹配的物品候选集。 默认3。 全局特征信息文件 用户在使用近线策略之前,需要提供全局特征信息文件,该文件为JSON格式,包含特征名、特征

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    HOT_REC_OFFLINE_CANDIDATES CANDIDATES_SET 特定行为热度推荐算法生成的候选集。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐基于特定行为热度推荐的召回原理大体相同,不同点是用统计几种行为的加权热度代替了特定行为热度。 表4 参数说明 参数名称 说明 默认值 策略别名

  • 如何确定近线数据源导入实时数据成功? - 推荐系统 RES

    如何确定近线数据源导入实时数据成功? 近线数据源上传成功后,可在推荐系统控制台的“数据源”直接查看。 父主题: 数据源

  • 导入近线数据源 - 推荐系统 RES

    导入近线数据源 通过导入近线数据源,达到实时计算并更新用户画像、物品画像,实时更新增量数据的目的。 前提条件 按数据规范准备数据并上传至通道。具体上传方法请参见上传实时数据。 导入近线数据源 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据源”,进入“数据源”列表页面。 在数据源列

  • RES的离线数据源包括什么? - 推荐系统 RES

    RES的离线数据源包括什么? 离线数据包括如下几张表: 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题: 数据源

  • 数据源 - 推荐系统 RES

    数据源 创建数据源 查询数据源列表 查询数据源详情 修改数据源内容 修改数据源特征 删除数据源 查询数据源任务结果 父主题: API

  • 数据源如何收费? - 推荐系统 RES

    数据源如何收费? 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

  • 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