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  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    单击目标服务名称进入服务详情页面,通过单击预测接口右侧的,复制接口地址,调用服务。 图3 获取预测接口 调用接口 Mozilla、Google都为REST提供图形化的浏览器插件,发送处理请求消息。 预测接口的调用和接口参数请参见预测接口,更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 父主题: 在线服务

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    ble。 集群名称 选择“资源中心”绑定的CloudTable集群名称。 表名 存储的表格名称。 您可以单击设置数据版本。RES的数据版本两种,“V1”版本即数据按照原有格式存储,未做过分区处理。“V2”版本则会依照用户的分区设置做分区处理,当分区合理时,数据将均匀分布在各个节

  • 智能场景(猜你喜欢) - 推荐系统 RES

    智能场景(猜你喜欢) RES提供智能场景包括猜你喜欢、热门推荐和关联推荐。仅需要简单的配置和作业训练,即可获取推荐结果。 本章节以猜你喜欢为例,帮助您快速熟悉智能场景的使用过程。开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。使用智能场景获取推荐结果的步骤如下所示:

  • 配额说明 - 推荐系统 RES

    配额说明 为防止资源滥用,平台限定各服务资源的配额,对用户的资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)

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    自定义场景(热度推荐) RES提供推荐算法,让用户能够根据场景自定义推荐策略,可以基于RES提供的多种召回、排序算法等进行自定义的推荐场景创建。 本章节介绍热度推荐场景的搭建样例,该场景常见于电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配

  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    iew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 click:用户点击物品 collect:用户收藏某个物品 uncollect:用户取消收藏某个物品 search_click:用户点击搜索结果中的物品 comment:用户对物品的评论 share:分享

  • 全局特征信息文件 - 推荐系统 RES

    全局特征信息文件 在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

  • 数据质量 - 推荐系统 RES

    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。 文件数据信息请参见全局特征信息文件数据格式。 当上传的数据中的特征变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 数据源 数据在OBS的存放路径。 “初始格式”:包

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    创建自定义场景 自定义场景基于用户群体不同推荐场景的需求,提供多种多样的推荐策略和算法,实现端到端的自定义推荐场景搭建,使每一个推荐场景都能得到针对性的推荐效果提升。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。 由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    用户在使用特征工程之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表 对结果保存路径中已有宽表数据的保留方式:

  • 排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES

    一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集,依次训练,每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM,结合FM和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明

  • 实时日志 - 推荐系统 RES

    对应行为发生的对象的值,如果是和商品发生关系:则是商品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型: 物品曝光 用户点击物品 用户收藏某个物品 用户取消收藏某个物品 用户点击搜索结果中的物品 用户对物品的评论 分享 点赞 点衰 评分 消费 观看视频/听音乐/阅读 是 actionMeasure

  • 创建在线服务 - 推荐系统 RES

    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 已经计算成功的离线作业并且已经生成候选集UUID。 您可以部署10个在线服务,每个在线服务可以创建2个在线流程 ,如需增加配额请您提工单处理。

  • 效果评估 - 推荐系统 RES

    表1 创建效果评估参数说明 参数名称 说明 计算引擎 计算引擎信息,选择指定服务名、集群名称、任务配置地址、资源名等信息。 数据源 数据源类型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

  • 开通相关资源 - 推荐系统 RES

    开通相关资源 在使用RES时需使用到其他的资源,因此需要先开通相关服务才可以正常使用RES。包含服务如下: 开通计算引擎DLI、ModelArts 存储平台CloudTable (可选)数据接入资源DIS 各服务的计费请参见:产品价格详情。 开通计算引擎DLI、ModelArts

  • 查询数据源任务结果 - 推荐系统 RES

    Array of inspect_result objects 数据检测结果(请求类型为DATA_INSPECTION时返回)。 is_success Boolean 是否成功。 message String 返回消息。 legal_rate Double 合法率(请求类型为DATA_INSPECTION时返回)。

  • 上传实时数据 - 推荐系统 RES

    上传实时数据 RES通过DIS SDK上传实时数据,用户实时日数据并做近线处理。当前仅支持Java语言的SDK,示例请参见《数据接入服务SDK参考》。 前提条件 如果需要使用近线上传实时数据的用户,可以使用DIS SDK接口上传,请您按照需求下载DIS SDK,下载完之后按照下面的说明进行SDK升级。

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    召回策略 召回是指对大量的物品做初选,为每一个用户形成个性化侯选集。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。召回策略中内置多种召回方式,您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群,将生成每

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    什么是推荐系统 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。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法,不绑定客

  • 提交特征工程作业 - 推荐系统 RES

    读取配置源路径。 表4 platform_parameter参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 cluster_name 是 String 集群名称。 cluster_id 否 String 集群ID。 表5 data_source参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 描述信息