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  • 使用限制 - 推荐系统 RES

    使用限制 在使用RES时,需注意以下使用限制。 建议使用支持浏览器登录RES服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景,建议使用私有网络获取推荐结果。

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    用户根据场景选择不同推荐实体。 独立排序模块 独立基于CTR预估排序打分模块,支持个性化排序能力。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器可视化界面。通过管理控制台,您可以使用直观界面进行相应操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。

  • 什么是RES? - 推荐系统 RES

    推荐系统(Recommender System,简称RES)基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP点击率、留存率和用户体验。 父主题: 基础问题

  • 概述 - 推荐系统 RES

    基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,并帮助企业构建个性化推荐应用,助力提升网站/APP点击率、留存率和用户体验。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API描述、语法、参数说明及样例等内容,进行相关操作,例如推荐系统具体接口使用说明。支持全部操作请参见API概览。 在调用推荐系统API之前,请

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    在“test-data”文件夹下,将behavior.txt中每条数据actionTime字段值修改到当前时间附近。将item.txt中每条数据publishTime字段值修改到当前时间附近,将item.txt中每条数据expireTime字段值修改成大于当前时间值,避免数据因为过期被过滤掉。

  • 获取访问密钥并添加RES全局配置 - 推荐系统 RES

    进入“新增访问密钥”页面,输入当前用户登录密码,通过已验证手机或已验证邮箱进行验证,输入对应验证码,如图4所示。 图4 新增访问密钥 单击“确定”,根据浏览器提示,保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”文件,即可查看访问密钥(Access

  • 获取访问密钥(AK/SK) - 推荐系统 RES

    密钥。 图4 新增访问密钥 密钥文件会直接保存到浏览器默认下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”文件,即可查看访问密钥(Access Key Id和Secret Access Key)。 父主题: 基础问题

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    图形化浏览器插件,发送处理请求消息。 此处以Postman为例,指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装,您也可以直接在Chrome浏览器添加Postman扩展程序(也可使用其它支持发送post请求软件)。

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    “在线服务”,进入服务列表页面。 单击目标服务名称进入服务详情页面,单击下方“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID和推荐数量,根据您设置召回策略等返回用户预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    match_infos 进行召回匹配参数配置,即搜索匹配信息。 label:客体属性名称(可为字符串或字符串数组类型)。 value:相应属性值。 weight:该属性值匹配权重,多个匹配条件做加权汇总后按分值从大到小给出候选集。 filter_info 搜索过滤信息。 black_list:客体需要过滤的黑名单。

  • 状态码 - 推荐系统 RES

    返回一个资源特征与地址列表用于用户终端(例如:浏览器)选择。 301 Moved Permanently 永久移动,请求资源已被永久移动到新URI,返回信息会包括新URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。

  • 基本概念 - 推荐系统 RES

    用户 推荐系统被推荐对象,一般是指使用业务系统客户。例如,某电商客户。 物品 被推荐内容,一般是指业务系统提供给其用户商品。例如,某视频网站视频。 召回策略 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算法策略。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐过滤集,包含黑白名单、

  • ModelArts - 推荐系统 RES

    介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络理解分享给大家 智能客服 您好!我是有问必答知识渊博智能问答机器人,有问题欢迎随时求助哦! 社区求助 华为云社区是华为云用户聚集地。这里有来自容器服务技术牛人,为您解决技术难题。

  • 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

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    据用户长短期行为表现出来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物品关联推荐,根据已关联物品对相关内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联物品,进行有关联度推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多物品内容,如实时搜索量前几新闻或者物品。

  • 猜你喜欢主要应用场景是什么? - 推荐系统 RES

    猜你喜欢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能够根据用户长短期行为表现出来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

  • 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。

  • 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。

  • 实时日志 - 推荐系统 RES

    实时日志 RES根据实时发送到DIS上日志,进行数据计算和处理,更新用户相关数据。用户发送到DIS上数据具体如下: 实时行为日志 实时行为日志作用包括: 更新用户兴趣标签。 记录所选行为类型历史记录。 更新用户上下文信息。 召回候选集。 表1 实时行为日志字段描述 字段名

  • 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。