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  • 计费说明 - 推荐系统 RES

    计费说明 计费项 RES服务根据用户使用的不同资源分别进行收费。 计费支持区域:华北-北京四。 由于RES使用的离线数据需存储在OBS中,数据存储产生的费用,请参见《OBS价格说明》。 表1 推荐系统计费项说明 计费项 说明 存储资源 应用于物品画像和用户画像的存储计费,对用户和物品的总条目数统计进行收费

  • 创建OBS桶 - 推荐系统 RES

    创建OBS桶 RES使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据源以及黑白名单和用户数据的存储。因此,在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶,然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括: 离线数据源

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    自定义场景(热度推荐) RES提供了推荐算法,让用户能够根据场景自定义推荐策略,可以基于RES提供的多种召回、排序算法等进行自定义的推荐场景创建。 本章节介绍热度推荐场景的搭建样例,该场景常见于电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配置和计算

  • ModelArts - 推荐系统 RES

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 推荐系统 推荐系统(Recommender System),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的点击率、留存率和用户体验。 免费体验 图说ECS 售前咨询 立即使用 成长地图 由浅入深

  • 通过DLF重新执行作业 - 推荐系统 RES

    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。 以上功能,我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio,通过拖拽的方式完成配置

  • 开通相关资源 - 推荐系统 RES

    开通相关资源 在使用RES时需使用到其他的资源,因此需要先开通相关服务才可以正常使用RES。包含服务如下: 开通计算引擎DLI、ModelArts 存储平台CloudTable (可选)数据接入资源DIS 各服务的计费请参见:产品价格详情。 开通计算引擎DLI、ModelArts

  • 推荐结果多样性打散 - 推荐系统 RES

    推荐结果多样性打散 本实践针对用户的单次推荐预测请求,在返回的物品列表中,对规定的属性进行打散,避免推荐结果出现同一属性物品扎堆出现的现象。 本实践的基本流程如下: 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号,并且账号为可用状态。 确保用户选择的属性在物品表存在相应的字段属性

  • 避免物品重复推荐(曝光过滤) - 推荐系统 RES

    避免物品重复推荐(曝光过滤) 本实践介绍用户在客户端浏览、点击过的某些商品,在规定的时间内,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:实时行为数据的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的功能

  • 通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 - 推荐系统 RES

    通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口,可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 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。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可完成对任务状态的监控

  • 购买套餐包 - 推荐系统 RES

    购买套餐包 套餐包说明 RES服务支持按需和购买套餐包,根据用户选择使用的资源进行收费。一个完整的推荐场景需要下面三种资源,均为必选项。套餐的数量可以根据实际业务按需购买。 计算资源:用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含:数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源

  • 排序策略 - 推荐系统 RES

    排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型,该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序,以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练,具体包括如下内容: 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    创建智能场景 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。 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。