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代码:输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID、推荐数量,根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐,需要配置“物品项”,即推荐与物品项相关的产品。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,
离散,设置weight最小值为5,最大值为200,离散频率为200。等频离散会按照weight值的大小进行排序之后,以200个数值为一个区间进行离散。 “用户自定义离散”:根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“区间名称”。例如,根据age进行离散,设置年龄最小值为1,最大
用户就可以基于已有权限对云服务进行操作。 权限根据授权的精细程度,分为角色和策略。角色以服务为粒度,是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行权限拆分,授权更加精细,可以精确到某个操作、资源和条件,能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。
“添加在线候选集”(根据设置的参数在线进行召回,必须添加全局特征信息文件才可设置参数) 任务别名和UUID:分别默认为“在线候选集召回”和“online-recall”,无需改动。 优先级、同优先级数据占比:同添加推荐候选集。 设置参数:单击操作列的“设置参数”进行召回策略参数的
代码:输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID和推荐数量,或者物品项,根据您设置的策略返回用户的预测结果。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”和设置“最大推荐个数”,也可以设置“物品项”。其中ID可以为用户ID或者物品ID,单击“预测”后显示预测结
排序策略、过滤规则等作业。 运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑,包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB,并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可
降低成本,减少人力支出投入。 自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性,实时更新候选列表,提升用户体验,提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合,训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式,提供完备的一站式推荐平台,可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势: 全
筛选出每个用户的行为数据中满足要求的数据,使之不进入候选集。 相对时间间隔:与数据源内的行为数据记录最后的一条时间相差天数。 最小次数:某用户对某物品产生某行为的最小次数。 行为类型:指定行为类型。 绝对时间间隔:与当前时间相差天数。 最大次数:某用户对某物品产生某行为的最大次数。 行为过滤逻辑
数据时间:用于匹配在起始时间和终止时间内的行为数据。 行为时间跨度:指定历史行为时间段,选取数据中最靠后的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 默认选择数据时间的当月所有数据 行为类型 在特定行为热度策略中使用,选择一种行为类型后基于该种行为热度进行推荐。 用户行为包含如下几种类型: view:物品曝光
面,通过查看日志等手段处理问题。 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
单击目标服务名称进入服务详情页面,单击下方的“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID和推荐数量,根据您设置的召回策略等返回用户的预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入服务列表页面。
use:观看视频/听音乐/阅读。 行为过滤逻辑 各个历史行为过滤规则之间的逻辑。例如,“AND”逻辑为在7天内点赞超过3次且在7天内消费超过3次的物品,“OR”逻辑为在7天内点赞超过3次或在7天内消费超过3次的物品。 数据源 数据源可选择初始格式或通用格式。 说明: 过滤规则涉及历史行为过滤,则用到用
示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 创建离线数据源 在使用RES之前,首先您需
示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 创建离线数据源 在使用RES之前,首先您需
001,均匀分布的最小值,必须小于最大值。 最大值:默认0.001,均匀分布的最大值,必须大于最小值。 xavier: 初始化初始值为 均值为0,方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布(高斯或者随机分布)。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad:梯度下降算法
白名单地址,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。 历史行为过滤,指定与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。 过滤ID。 排序规则信息 该离线作业设置的排序规则详情。 日志信息 日志信息包括: 策略类型。 日志起始行。
001,均匀分布的最小值,必须小于最大值。 最大值:默认0.001,均匀分布的最大值,必须大于最小值。 xavier: 初始化初始值为 均值为0,方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布(高斯或者随机分布)。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad:梯度下降算法
理任务,否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”:设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”:设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重,目前支持按行为权重去重(正向行为且权重越大的优先)和按时间去重(每天、每星期、每个月保留一条数据)。
、排序算法、在线服务都会用到该文件。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
如何开始使用RES? 获取访问密钥(AK/SK) 推荐作业有哪几种创建方式? 创建的场景是否会立即发布? 最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 是否有样例数据支撑我进一步了解RES? 什么是区域、可用区? API查询列表的接口返回结果是否支持分页?