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隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值:1 最大值:100 architecture Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。
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获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 在线预测 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。 单击
获取推荐结果 智能创建完成,运行成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示状态正常。您可以通过预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 如果近线数据源有更新,需要重新调度召回策略,才会有对应的推荐结果。 预测 登录RES管理控制台,在左
获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 界面预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“推荐业务>自定义场景”,进入自定义场景列表页面。
排序策略-离线特征工程 表1 特征工程参数说明 参数名称 说明 名称 自定义离线特征工程名称,由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成,并且不能以空格开始和结束,长度为1~64个字符。 描述 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据, 选择排序模型需要的用户特征,
自定义场景(热度推荐) RES提供了推荐算法,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
提交特征工程作业 功能介绍 该接口用于特征工程处理,包含数据预处理,特征提取和排序训练样本生成等。 URI POST /v1/{project_id}/etl-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
的模型存储路径。 流式训练仅支持2019年12月4日0点之后创建的排序策略和在线服务。 流式训练使用到的排序策略不支持“核函数特征交互神经网络-PIN”算法。 建议您定期“重新执行”条件1对应的离线排序任务。重新执行排序策略后,在线服务和流式训练作业将自动同步新产生的模型,无需重
通过DLF重新执行作业 推荐系统提供了重新执行作业的API,用来将任务以相同的配置重新执行一次,实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API,可保持结果处于一个较新的状态,以获得更好的推荐结果。 以上功能,我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio,
产品功能 数据源 数据源功能可以在用户上传数据后,将离线数据源经过数据特征抽取,生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。提供数据源智能检测,输出数据分布和数据质量信息等,智能完成特征工程。 智能场景 根据业务场景选择对应的智能推荐场景,快速搭建专属推荐
通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口,可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可
提交组合作业 功能介绍 该接口用于提交组合作业进行离线计算,并完成对应策略的候选集生成。 URI POST /v1/{project_id}/training 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
智能场景(猜你喜欢) RES提供了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:
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。