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电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像与深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐
过滤规则别名。 黑名单地址,黑名单所在路径。 黑名单中的物品不能出现在最终推荐结果集里面。 白名单地址,白名单所在的路径。白名单之外的物品不应该出现在最终推荐结果集里。 历史行为过滤,指定与用户个性化的物品候选集过滤准则。例如对于用户过去3天内有过view行为的物品(如新闻)过滤,使之不进入候选集。
配额说明 为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的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的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS)
作业运行结束,生成的候选集ID将使用于在线服务,为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时,您可以单击作业的名称,进入详情页面,通过查看日志等手段处理问题。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。
离线作业 离线作业简介 组合作业 数据质量 特征工程 召回策略 排序策略 过滤规则 效果评估 管理离线作业 删除离线作业 父主题: 用户指南(旧版)
管理资源 创建资源 绑定或解绑资源 创建跨源连接 开启公共终端节点 父主题: 用户指南(旧版)
全局配置 全局配置简介 管理属性配置 管理计算资源 父主题: 用户指南(旧版)
当服务部署失败:您可以单击服务名称左侧的查看失败原因,根据失败原因对服务配置进行调整,重新部署。常见的可能失败原因及解决方法请参见表1。 表1 部署失败解决方法 报错 失败原因 解决方法 Failed to deploy service(A maximum of (5) real-time service
对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。 用户属性表 用户属性表记录用户的属性信息,例如地域、爱好等,属性名和属性值成对出现。 表2 字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 userId String 被推荐用户的唯一标识符。例如,用户的登录账号、imei号等。 是 userProperties
在线服务 创建在线服务 获取推荐结果 查看在线服务详情 管理在线服务 父主题: 用户指南(旧版)
准备工作 注册华为帐号并开通华为云 获取访问密钥并添加RES全局配置 创建OBS桶 开通相关资源 父主题: 用户指南(旧版)
全局特征信息文件路径。 “通用格式数据”:经过特征工程处理的宽表路径。 “用户属性表”:离线数据用户属性表的OBS路径。 “物品属性表”:离线数据物品属性表的OBS路径。 “用户操作行为表”:离线数据用户操作行为表的OBS路径。 图1 属性配置 删除场景 登录RES管理控制台,在
数据格式规范 推荐系统OBS文件夹规范 离线数据源 实时日志 全局特征信息文件 父主题: 用户指南(旧版)
模型训练的最大迭代轮数,默认50。 提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal:正态分布 平均值:默认0 标准差:0.001 uniform :均匀分布 最小值:默认-0.001,均匀分布的最小值,必须小于最大值。
参数类型 说明 作业ID(job_id) 是 String 作业的ID。离线策略特征工程-初始用户画像-物品画像-标准宽表算子、近线策略基于用户数据更新用户画像算子、近线策略基于物品数据更新物品画像算子可以作为此处的作业ID。 新的全局特征配置文件路径(new_global_features_info)
程之间的AB,并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可以通过在线服务预测结果,也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 获取推荐结果 (可选)效果评估 - 创建效果评估可以对线上服务设置指标,查看推荐结果的具体衡量指标。 效果评估 父主题: 用户指南(旧版)
单击作业或服务名称,进入该详情页面,可以查看资源信息、策略信息和日志信息。您也可以通过页面快速创建作业或服务。单击“创建在线服务”,快速进入创建在线服务页面。 父主题: 用户指南(旧版)
删除离线作业 删除离线作业即清理离线作业产生的数据,数据清理完成后删除元数据。操作必须确保流程中没有使用该作业产生的UUID,可以参考以下操作完成。 删除离线作业 您可以对“计算成功”、“计算失败”等状态的作业进行删除,“启动中”、“计算中”状态的作业不支持删除操作。 登录RES
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算法,深度挖掘物品之间的联系,自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析,自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果
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