-
排序策略 - 推荐系统 RES
含中文。 域感知因子分解机-FFM 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本,因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。单击查看域感知因子分解机详细信息。 表3 域感知因子分解机参数说明
-
提交排序任务API - 推荐系统 RES
FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本,因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高的精度,但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合
-
提交组合作业 - 推荐系统 RES
"candidate_set_config": {} } }, { "name": "域感知因子分解机", "strategy_type": "sorting", "algorithm_type":
-
策略参数说明 - 推荐系统 RES
分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100],默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000,神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率 (value_keep_probability)
-
应用场景 - 推荐系统 RES
推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系,将对应场景的推荐结果推送给用户,代替低纬度的人工规则,提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流,短视频/直播/音乐/阅读,广电媒资,社交,电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中,通常涉及首页推荐、购物车推荐、
-
组合作业 - 推荐系统 RES
预处理,创建完成后才可以正常使用排序策略。 各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面,配置完过滤规则参数之后,进入
-
基本概念 - 推荐系统 RES
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
-
实时日志 - 推荐系统 RES
longitude]。 否 context Json 动作发生的上下文信息,内容为json对象,也可作为行为表的扩展字段。例如,用户当前的设备id,ip地址等信息。 否 subSite String 行为发生的位置ID,比如,在首页推荐里面点击,在详情页里面浏览。 否 traceId
-
分词模型 - 推荐系统 RES
"mode":"keywords", "title":[ "在贵州黔东南苗族侗族自治州台江县革一镇乡下,有一座两层的小木屋,和这里的大部分木质吊脚楼一样,小木屋依山而建。但这座木屋又很“特别”,它有一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋,凝聚了“山东
-
离线数据源 - 推荐系统 RES
longitude] 否 context String 动作发生的上下文信息,内容为json格式字符串,也可作为行为表的扩展字段。 例如,用户当前的设备id,ip地址等信息。 否 subSite String 行为发生的位置ID。例如,在首页推荐里面点击,在详情页里面浏览。 否 traceId
-
排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES
每阶特征交互所选择的group数量,数量需对应最大交互阶数。默认10,60,80。 特征交互层惩罚项系数 特征交互层输出值的惩罚项系数,用来防止过拟合。默认0.0001,0.0001,0.0001。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中
-
命名实体识别模型 - 推荐系统 RES
org 是 String 提取到的组织结果。 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,有一座两层的小木屋,和这里的大部分木质吊脚楼一样,小木屋依山而建。但这座木屋又很“特别”,它有一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋,凝聚了“山东
-
ModelArts - 推荐系统 RES
由浅入深,带您玩转RES 01 了解 推荐系统(Recommender System) ,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。 产品介绍 什么是RES 推荐系统应用场景 推荐系统产品功能 推荐系统基本概念
-
新建在线服务 - 推荐系统 RES
regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值:0
-
查询在线服务详情 - 推荐系统 RES
regular_loss_compute_mode String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization Double wide部分L2正则化系数。 最小值:0
-
修改在线服务参数 - 推荐系统 RES
regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值:0
-
创建智能场景 - 推荐系统 RES
regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值:0
-
更新智能场景内容 - 推荐系统 RES
regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值:0
-
修改训练作业参数 - 推荐系统 RES
regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值:0
-
新建训练作业 - 推荐系统 RES
regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值:0 最大值:1 wide_l2_regularization 否 Double wide部分L2正则化系数。 最小值:0