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  • 删除离线作业 - 推荐系统 RES

    登录RES管理控制台。在左侧菜单栏中选择“离线作业”下目标推荐作业,进入作业列表。 在作业列表页面,您可以单击目标作业“操作”列“删除”。 在删除页面,您可以直接单击“是”只删除该作业。也可以勾选下方“同时删除作业产生CloudTable数据”,选择该作业对应数据进行离线删除。 图1 删除作业

  • 管理属性配置 - 推荐系统 RES

    管理属性配置 属性配置以键值对方式进行存储,配置后配置项可以用于整个服务。该配置项值为用户指定OBS路径,OBS相关操作请参见创建OBS桶。 前提条件 已开通OBS服务,并按照推荐系统OBS文件夹规范建议格式创建文件夹。 已上传离线数据。 创建场景 您可以根据自己业务创建场景进行配

  • 数据探索 - 推荐系统 RES

    用户报表:根据不同数据格式展示用户数据类型、最大值和最小值。您可以单击相关数据后查看数据详细信息。 百分位数:将数据进行排序,统计该数据在整个数据中所占百分比。 图2 百分位数 分布统计:通过查看分布统计了解各参数下参数值分布情况。如可以根据性别展示数据中性别数据分布。可通过查看标签,了解数据中各种标签的分布情况。

  • 发布或终止智能场景 - 推荐系统 RES

    发布或终止智能场景 针对创建成功智能场景,需要进行发布才可以运行作业获取推荐结果。通过执行终止操作,停止运行当前场景。 前提条件 已存在创建成功智能场景。 发布智能场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务 >智能场景”,进入智能场景列表页面。 选择智能场景列表中目标场景,单击“操作”列的“发布”。

  • 购买套餐包 - 推荐系统 RES

    RES服务支持按需和购买套餐包,根据用户选择使用资源进行收费。一个完整推荐场景需要下面三种资源,均为必选项。套餐数量可以根据实际业务按需购买。 计算资源:用于推荐作业计算规格。涉及计费功能包含:数据源、自定义场景、智能场景中离线计算和模型训练。 存储资源:用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括:数据源。

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    看了某个物品时候,会推荐最相似/最相关物品。 “基于物品推荐用户”:某些物品属性、描述很相似,或者经常被一起购买。如房产平台会计算物品之间相似或关联程度,当用户查看某个物品时候,会推荐同时拥有该类型房源房产经纪人。 服务类型 选择您需要服务类型。 “推荐引擎”:推荐

  • 离线数据源 - 推荐系统 RES

    用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。 每张表表结构必须符合推荐系统要求,列名和字段类型需要和规范中保持一致(参考下面的表结构说明)。 每张表中填充数据,必须符合推荐引擎要求。 对于业务数据中无法提供字段可以填NULL。 用户属性表 用户属性表记录用户属性信息,例如地域、爱好等,属性名和属性值成对出现。

  • 配额说明 - 推荐系统 RES

    为防止资源滥用,平台限定了各服务资源配额,对用户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特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求次数(TPS) 200 数据源个数

  • 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特征信息文件。当上传数据中特征有变化时,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。 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

  • 绑定或解绑资源 - 推荐系统 RES

    在RES管理控制台界面,资源中心列表中会提供当前账号创建DLI集群、CloudTable开启IAM认证集群和DIS通道供用户选择进行绑定或解绑。 背景信息 绑定资源之后,将该资源应用于RES作业训练及在线作业获取推荐结果。 解绑资源完成资源释放,已经解绑资源不再应用于RES相关计算。 已开通计算引擎

  • 数据结构 - 推荐系统 RES

    增加用户特征。单击特征后方删除不需要用户特征。 物品特征 列表中展示抽取物品特征和参数类型,此特征会额外应用于所选字段功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方删除不需要物品特征。 您可以从“应用于”右侧下拉选项中设置该数据使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中:

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    UserCF算法生成用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘矩阵分解推荐 基于交替最小二乘矩阵分解推荐:基于用户-物品行为信息作为原始矩阵,利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解,分解之后用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估用户-物品评分矩阵,提取出评分最高若干个物品作为召回结果。

  • 上传离线数据源至OBS - 推荐系统 RES

    Service,简称OBS)进行数据源存储。因此,在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶,然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业计算。 需要存放在OBS桶中数据包括: 离线数据源:包含用户类数据,物品类数据,行为数据以及推荐候选列表。 人工推荐策略候选集(可选):您可以将人工编辑推荐结果列表c

  • 分词模型 - 推荐系统 RES

    “山东哥哥助学工作站”名字。这座木屋,凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间情谊,也见证了一位名叫隋刚淄博“80后”小伙18年来坚守。", "绝大多数用户需求往往是关注主流内容和商品。而忽略相对冷门大量“长尾”信息,导致很多优秀内容或商品没有机会被用户发现和关注。"

  • 离线作业简介 - 推荐系统 RES

    特征工程常用于抽取用户、物品特征和特定算法特征生成,一般作为某些算法前置输入条件。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐候选集,在原始数据中通过算法和规则匹配用户候选集。 召回策略 排序策略 排序策略根据不同算法模型对召回策略或者近线策略生成候选集进行重排序,得到推荐候选集列表。

  • 管理在线服务 - 推荐系统 RES

    通”、“停止”、“删除”等操作。您也可以通过单击在线服务名称查看在线服务详细信息。 编辑服务 用户可以通过“编辑”在线服务修改该参数信息进行计算。生成数据会覆盖原来在线服务计算生成数据。“部署中”在线服务不支持编辑。操作步骤如下: 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。

  • 避免物品重复推荐(曝光过滤) - 推荐系统 RES

    本实践介绍用户在客户端浏览、点击过某些商品,在规定时间内,重复请求推荐接口,不会被再次推荐。 功能说明 该功能使用涉及两部分:实时行为数据接入和在线服务配置行为过滤。当数据源部分开启近线行为实时接入之后,并且用户通过上传实时行为数据,系统才具备根据实时行为进行曝光过滤功能,该部分可参考上传实时数据进行配置和对接。

  • 命名实体识别模型 - 推荐系统 RES

    loc 是 String 提取到地名结果。 per 是 String 提取到的人名结果。 org 是 String 提取到组织结果。 示例 请求示例 { "text": "在贵州黔东南苗族侗族自治州台江县革一镇乡下,有一座两层小木屋,和这里大部分木质吊脚楼一样,小木屋依山

  • API版本选择建议 - 推荐系统 RES

    API版本选择建议 当前RES服务对外API开放存在2种: RES新版本API接口,推荐使用。 RES旧版本API接口,现仅为存量用户提供,即将下线。 父主题: 使用前必读

  • 编辑或删除智能场景 - 推荐系统 RES

    针对运行失败或者草稿状态智能场景支持进行重新编辑操作。您也可以通过执行删除操作,删除当前场景。 前提条件 已存在创建成功智能场景。 编辑智能场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务 >智能场景”,进入智能场景列表页面。 单击智能场景列表中目标场景名称,进入“个性化配置”详情页。