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在购物车场景,使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集,而为了尽可能保证推荐的匹配度,要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合,所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1, 对离线生成的items2进行如
数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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0.001。 初
topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型:用户感兴趣的行为类型。 权重值:行为的初始权重。 衰减系数:用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间:用户配置的行为发生时间与当前时间的间隔,以小时为单位。系统只处理在该时间范围内的行为记录。 基于用户相似度的实时召回 基于用
1]之间,是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏的问题。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
猜你喜欢的主要应用场景是什么? 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确,如首页推荐等,RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练,结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题: 智能场景
RES+媒资应用场景 场景描述 媒资推荐场景中,通常对实时性要求比较高,用户产生的行为需要得到即时的反馈,同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案,支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签,提供离线、近线、在线三层计算,完成千人千面的个性化媒资推荐。
数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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0.001。 初
智能场景简介 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。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为,推送更具针对性的内容,实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习
Service,简称OBS)存储RES的推荐数据源,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务文档》。 数据接入服务 数据接入服务(Data Ingestion Service,简称DIS)提供推荐数据源的实时日志。DIS的更多信息请参见《数据接入服务文档》。
Service,简称OBS)存储RES的推荐数据源,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务文档》。 数据接入服务 数据接入服务(Data Ingestion Service,简称DIS)提供推荐数据源的实时日志。DIS的更多信息请参见《数据接入服务文档》。
据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练,结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐,根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联的物品,进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容,如实时搜索量前几的新闻或者物品。
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐:基于用户-物品的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,分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵,提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
修改数据源内容 功能介绍 修改指定数据源的配置内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id} 表1 路径参数
更新自定义场景内容 功能介绍 更新自定义场景的内容信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/scenes/{scene_id} 表1 路径参数 参数 是否必选
查询场景详情 功能介绍 查询指定场景的详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/scenes/{scene_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
数据源id。 ds_config 是 ds_config object 数据源配置。 scene_name 是 String 场景名称,1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。
创建数据源 功能介绍 在指定的工作空间下面创建一个新的数据源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources 表1 路径参数 参数 是否必选
查询场景列表 功能介绍 查询当前工作空间下的场景列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/scenes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
fields_feature_size_path 是 String 该文件标识了每一个域下的特征数量,排序数据处理接口会生成这个文件,文件路径为用户在排序数据预处理中输入的结果保存路径参数表示的路径的“fields_feature_size”目录下,文件名称为“part-00000”,需要用户提供文件完整路径。
查询数据源列表 功能介绍 查询当前工作空间下的数据源列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型