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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
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离线作业 离线作业简介 组合作业 数据质量 特征工程 召回策略 排序策略 过滤规则 效果评估 管理离线作业 删除离线作业 父主题: 用户指南(旧版)
管理资源 创建资源 绑定或解绑资源 创建跨源连接 开启公共终端节点 父主题: 用户指南(旧版)
全局配置 全局配置简介 管理属性配置 管理计算资源 父主题: 用户指南(旧版)
准备工作 注册华为帐号并开通华为云 为账号充值 进行服务授权 购买套餐包
数据源管理 数据源管理简介 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 上传实时数据 创建离线数据源 导入近线数据源 数据质量管理 修改或删除数据源
计费相关 如何查看RES正在收费的作业? 如何查看RES消费详情? 数据源如何收费? 智能场景和自定义场景如何收费?
自定义场景 推荐引擎和排序引擎有什么区别? RES支持哪些自定义策略? 重新运行被在线服务所引用的召回策略,是否需要重新部署在线服务? 在线服务获得推荐的调用次数如何计算? 自定义场景关闭后,为什么会自动启动?
基本概念 推荐系统 推荐系统,是全力提供媒资、短视频、电商等行业的推荐系统解决方案,帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛,提升点击率、留存率和用户体验。 智能场景 针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 自定义场景 面向了解推
什么是RES? 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。 父主题: 基础问题
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,提供了多种多样的推荐策略和算法,实现了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。
执行场景 功能介绍 执行场景下面的所有作业和服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/schedule-scene
开启公共终端节点 推荐系统在需要使用CloudTable集群进行数据存储,CloudTable集群创建后默认没有打开APIG,需开启之后推荐才能正常使用CloudTable集群。 前提条件 已开通CloudTable服务,创建集群并完成资源绑定。 公共终端节点默认不开启。 开启公共终端节点
创建跨源连接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时,建议创建跨源连接,用于访问CloudTable的数据源,提高读写性能。 前提条件 已开通计算引擎DLI服务,创建集群并完成资源绑定。 创建跨源链接 DLI集群绑定完成后,创建跨源链接。步骤如下: 登录RES管理控制台,在“
创建用户并授权使用RES 如果您需要对您所拥有的RES进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM),通过IAM,您可以: 根据企业的业务组织,在您的华为云帐号中,给企业中不同职能部门的员工创建IAM用户
如何上传数据至OBS 使用RES进行推荐时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶,并在您创建的OBS桶中创建文件夹,然后再进行数据的上传。创建OBS桶和上传文件夹的操作指导请参见创建桶和上传对象。 您在创建OBS桶时,需保证您的OBS桶与RES在同一个区域。
效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标,查看推荐效果的反馈,可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估 创建效果评估步骤如下: 在“离线作业”的“效果评估”页签,单击左上方“创建”,进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面,填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。
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。
离线作业简介 RES提供了离线作业训练的功能,方便您根据业务需求查看作业结果并不断调整您的作业参数。您还可以基于离线作业得到的推荐候选集,用于在线服务计算得到推荐结果。RES提供了多种推荐离线作业功能,您可以直接使用得到满意的推荐候选集。 用户通过数据质量作业对离线数据进行质量检