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  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    过滤规则 过滤规则用于配置候选集过滤方式,使之不进入候选集。对于每个需要过滤行为,生成用户具有该行为物品列表。再对同用户每种行为物品列表进行“与”或者“或”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。由中文、英

  • 在线服务 - 推荐系统 RES

    “用户属性”:指定在用户属性需要过滤字段,包含属性名和属性值。如过滤籍贯是广东且性别为男性用户。 “物品属性”:指定在物品属性需要过滤字段,包含属性名和属性值。如过滤产品颜色为红色且产品品牌为华为物品。 “应用于”:将该规则应用于哪些路召回候选集,默认会作用于所有在召回池中选中所有路候选集。

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    在“test-data”文件夹下,将behavior.txt每条数据actionTime字段值修改到当前时间附近。将item.txt每条数据publishTime字段值修改到当前时间附近,将item.txt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。

  • 基本概念 - 推荐系统 RES

    一个Region多个AZ间通过高速光纤相连,以满足用户跨AZ构建高可用性系统需求。 项目 华为云区域默认对应一个项目,这个项目由系统预置,用来隔离物理区域间资源(计算资源、存储资源和网络资源),以默认项目为单位进行授权,用户可以访问您账号该区域所有资源。如果您希望

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    “RATE” 训练数据占比:生成结果,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.7。 测试数据占比:生成结果,训练集占整个训练集和测试集比例,默认0.3。 结果保存路径 单击选择所有输出数据在OBS保存根路径,会在这个根路径下自动创建feature_map、fea

  • 推荐引擎和排序引擎有什么区别? - 推荐系统 RES

    推荐引擎和排序引擎有什么区别? 推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑引擎,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引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑引擎,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引擎。 父主题: 自定义场景

  • 数据探索 - 推荐系统 RES

    签,了解数据各种标签分布情况。 图3 分布统计 物品报表:根据不同数据格式展示物品数据类型、最大值和最小值。您可以单击相关数据后查看数据详细信息。 行为报表:行为报表展示各种行为类型以及该数据此行为出现次数。 画像查询:可以查询指定用户或物品画像信息,包括静态和动态。

  • 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

  • 编辑或删除工作空间 - 推荐系统 RES

    登录RES管理控制台,在左侧导航栏单击进入“工作空间”页面。 单击目标工作空间“操作”列“编辑”,在“编辑工作空间”页面修改工作空间名称或者描述信息。 单击“是”完成修改。 “状态正常”工作空间修改时不影响该空间用户正常使用。 “删除”状态和默认生成“default”工作空间不支持修改。 删除工作空间

  • 发布或终止自定义场景 - 推荐系统 RES

    通过如下方式对场景进行发布或终止。 在自定义场景列表页面终止:自定义场景列表目标场景,单击“操作”列“终止”。 在自定义场景详情页面发布或终止:单击自定义场景列表目标场景名称,进入自定义场景详情页,单击页面右上角“终止”。 在“终止场景”页面确认自定义场景信息后单击“是”。 终止之后该场景数据不可用。

  • 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。

  • 排序策略-离线特征工程 - 推荐系统 RES

    如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置行为类型及权重进行排序预处理任务,否则默认使用数据源行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”:设置正向行为类型及权重值。 “负向行为类型”:设置负向行为类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据某个用户对某个物品多条记录进行去重,目前支持按

  • 组合作业 - 推荐系统 RES

    用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 如上数据表数据格式规范请参见离线数据源。 在对应表“数据源”列,单击选择数据OBS存储路径。 在对应表“数据格式”列,数据格式可选:csv/json。 当选择数据格式为csv时,在弹框设置数据参数,具体参数如下: 表头,有或无,根据用户数据格式选取。

  • 智能场景简介 - 推荐系统 RES

    智能场景简介 针对对应场景,由RES根据场景类型预置好对应智能算法,为匹配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

  • 通过DLF重新执行作业 - 推荐系统 RES

    推荐系统提供了重新执行作业API,用来将任务以相同配置重新执行一次,实现对离线任务生成结果更新。以固定周期定时调用此API,可保持结果处于一个较新状态,以获得更好推荐结果。 以上功能,我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio,通过拖拽方式完成配置。具体操作步骤如下:

  • 工作空间简介 - 推荐系统 RES

    线服务隔离功能,达到不同角色用户信息隔离管理目的。 如果您未开通企业项目管理服务权限,您可以在RES创建自己独立工作空间。 如果你开通了企业项目管理服务权限,可以在创建工作空间时候绑定企业项目,并在企业项目下添加用户组,为不同用户组设置细粒度权限供组里用户使用。 工作空间功能

  • 离线数据和近线实时数据如何配合使用? - 推荐系统 RES

    离线数据和近线实时数据如何配合使用? 在推荐系统初始化阶段,需要用户提供批量离线数据源并按照推荐系统要求数据格式上传至OBS,完成数据检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传,此操作所有的数据更新都是实时生效。 父主题: 数据源

  • 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》。

  • 提交特征工程作业 - 推荐系统 RES

    待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入用户特征,对不同类型特征进行相应处理,处理后数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表定义特征。 [{ "feature_name": "age", "feature_type":

  • 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。打开名称为“credentials.csv”文件,即可查看访问密钥(Access