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对于每个需要过滤的行为,生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系,最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。
生成的数据会覆盖原来的离线作业生成的数据,编辑并运行之后的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 “启动中”、“计算中”状态的作业不支持编辑。 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“离线作业”下的目标推荐作业,进入作业列表。
召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式,您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群,将生成每个分组的热度推荐;如果不选择,将生成全局热度推荐。
生成的数据会覆盖原来的在线服务计算生成的数据。“部署中”的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。 在“在线服务”页面,您可以单击目标服务操作列的“编辑”,进入“编辑在线服务”页面。
进入“导入”页面,确认页面信息后单击“确认”,允许推荐系统读取您OBS中存储的特征数据,生成画像和宽表。 确认完成单击“执行”,待状态为“已完成”时,生成推荐系统内部通用的画像和宽表数据。 执行完成在页面下方会生成数据相关报告。
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。
其中: 历史记录:此特征将会用于统计用户此行为的历史记录,并生成特征名为“history_原特征名”的特征。 物品热度值:此行为将会被用于统计物品的热度值信息,并生成特征名为“statistics_hotValue”的特征。
推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎,即系统根据配置生成召回集作为起点,输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎,即用户提供排序集为输入,系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题: 自定义场景
“通用格式”:通用格式数据为经过特征工程作业生成的数据。 (可选)单击页面右侧“删除”,可以删除该算子。 设置完成后,单击“确定”。数据质量检测作业一般需要运行一段时间,请您耐心等待。您可以前往数据质量作业列表,查看作业的基本情况。
表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 result 是 String 一个由抽取出来的无序的关键词集合生成的字符串,以空格连接。
只有特种工程中,初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子需要使用索引表预分区个数,其他离线算子因为不生成索引表不需要此参数。
训练数据的obs路径 特征工程排序样本预处理生成的训练数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的训练文件路径。 测试数据的obs路径 特征工程排序样本预处理生成的测试数据所在的OBS路径。
通用格式 通用格式数据:特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为,并生成json数据,即内部通用格式。
初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成,是将初始格式数据(离线数据)处理成用户画像、物品画像以及内部通用格式数据。 表1 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成参数说明 参数名称 说明 数据源 数据在OBS的存放路径。
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。
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。
目前华为云支持以下两种方式创建自定义策略: 可视化视图创建自定义策略:无需了解策略语法,按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容,可自动生成策略。
基于历史行为记忆生成候选集 表20 HistoryBehaviorMemory参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 data_source_config 是 JSON 请参见表21,数据源参数配置。
表9 rank_conf参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 model_path 否 String 排序策略生成的模型在obs的文件路径。 etl_uuid 否 String 特征工程中生成排序训练样本生成的uuid。
创建自定义场景 召回策略 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。