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  • 自定义场景简介 - 推荐系统 RES

    召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集,包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成,一般作为某些算法的前置输入条件。

  • 修改数据源内容 - 推荐系统 RES

    描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码: 200 表10 响应Body参数 参数 参数类型

  • 更新自定义场景内容 - 推荐系统 RES

    描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码: 200 表6 响应Body参数 参数 参数类型

  • 查询场景详情 - 推荐系统 RES

    参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询场景详情 /v2.0/testuuidxxxxxxx

  • 基本概念 - 推荐系统 RES

    特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 特征工程 特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理,形成的结果用于排序策略的训练。 排序策略 排序策略利用CTR预估或综合性计算的算法给候选集做打分。 在线服务 在线服务应用于做线上推荐,每个服务之间是独立的。即

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码: 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型

  • 创建数据源 - 推荐系统 RES

    描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline

  • ModelArts - 推荐系统 RES

    Native Lives Kubernetes系列课程,带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 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

  • 查询场景列表 - 推荐系统 RES

    参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的场景列表 /v2.0/testuui

  • 查询数据源列表 - 推荐系统 RES

    参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的数据源 /v2.0/testuuid

  • 离线作业简介 - 推荐系统 RES

    成的候选集进行重排序,得到推荐候选集列表。 排序策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集,包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 效果评估 根据用户行为的数据回流,提供多维度的效果统计。 效果评估 父主题: 离线作业

  • RES操作流程 - 推荐系统 RES

    获取推荐结果 - 您可以通过在线服务预测结果,也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 获取推荐结果 (可选)效果评估 - 创建效果评估可以对线上服务设置指标,查看推荐结果的具体衡量指标。 效果评估 父主题: 用户指南(旧版)

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    优化策略相关参数 优化器类型:ftrl。适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法 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0.1。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。

  • 数据质量 - 推荐系统 RES

    ntext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有变化时,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。

  • 部署服务 - 推荐系统 RES

    String 全局特征配置文件路径。 profile_uuid 否 String 特征工程初始用户画像-物品画像-标准宽表算子生成的uuid。 线上预测需要对候选集进行过滤时为必选项。 attr_weight 否 List 可用于属性权重排序或优选项搜索功能。请参见表11,属性权重列表。

  • 更新智能场景内容 - 推荐系统 RES

    描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表5 jobConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 nearline_recall_param

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表6 jobConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 nearline_recall_param

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    表1 参数说明 参数 子参数 说明 id - 主体的id。此参数为必选。 items - 客体的id列表,非必选项。有下面两种场景使用: 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如,给用户推荐物品,主体是用户,客体是物品;给物品推荐用户,主体是物品,客体是用户;给用户推荐用户

  • 提交流式训练作业 - 推荐系统 RES

    优化器类型。现仅提供一种字段。 ftrl:指定为使用ftrl优化器。 initial_accumulator_value 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1],默认值为0.1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0

  • 查询数据源详情 - 推荐系统 RES

    参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 表10 jobs 参数 参数类型 描述 category String