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  • 近线实时数据如何在数据探索中的报告体现? - 推荐系统 RES

    数据探索是什么?近线实时数据如何在数据探索中的报告体现? 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析,主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等,使用户能够更了解数据,进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务,任务有对应的启动时间,由于近线实时数据

  • 数据导入 - 推荐系统 RES

    和宽表数据。 执行完成在页面下方会生成数据相关报告。 “数据导入报告”,显示数据“类型”、“总条目数”、“合法条目数”、“非法条目数”、“重复度”和“合法率”信息。 类型包括生成的用户、物品、行为数据。您可以通过单击左侧的查看具体报告信息。 “名称”项显示具体参数的名称。 “条目数”显示各种类型数据的具体数量。

  • 数据源 - 推荐系统 RES

    RES的离线数据源包括什么? 如何上传数据至OBS 如何上传实时数据? 离线数据和近线实时数据如何配合使用? 数据探索是什么?近线实时数据如何在数据探索中的报告体现? 如何确定近线数据源导入实时数据成功? 实时数据能否立即应用到推荐场景?

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    召回策略 召回是指对大量的物品做初选,为每一个用户形成个性化侯选集。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

  • 数据探索 - 推荐系统 RES

    在“执行步骤”页签,单击数据探索下的“执行”。进入“数据探索”页面,确认页面信息后单击“是”。待状态为“已完成”时,完成数据格式的转化。 执行完成在页面下方会显示数据探索报告,包括“用户报表”、“物品报表”、“行为报表”和“画像查询”。 单击目标报表名称查看具体报表信息。 图1 查看报表 用户报表:根据不同数据

  • 查询数据源任务结果 - 推荐系统 RES

    检测结果生成时间(请求类型为DATA_INSPECTION时返回)。 final_report FinalReport object 数据探索报告(请求类型为DATA_EXPLORATION时返回)。 表5 error_count 参数 参数类型 描述 empty Boolean 为空。

  • 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。

  • 智能场景(猜你喜欢) - 推荐系统 RES

    离线数据源创建完成后,在数据源列表页面单击目标数据源名称进行数据质量管理,具体操作请参见推荐系统用户指南>数据源质量管理,完成数据探索并生成数据质量报告,此步骤完成后创建的数据源才可用。 步骤3:创建智能场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务>智能场景”,默认进入“智能场景”列表。

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    离线数据源创建完成后,在数据源列表页面单击目标数据源名称进行数据质量管理,具体操作请参见推荐系统用户指南>数据源质量管理,完成数据探索并生成数据质量报告,此步骤完成后创建的数据源才可用。 步骤3:创建自定义场景 在RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”,然后单击“创建”进行场景的配置。

  • RES自定义策略 - 推荐系统 RES

    RES自定义策略 如果系统预置的RES权限不满足您的授权要求,可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项(Action)请参考策略支持的授权项。 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。

  • 什么是RES? - 推荐系统 RES

    什么是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的点击率、留存率和用户体验。 父主题: 基础问题

  • 猜你喜欢的主要应用场景是什么? - 推荐系统 RES

    猜你喜欢的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。 父主题: 智能场景

  • 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,需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS,完成数据的检测和导入。 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的。 父主题: 数据源

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    什么是推荐系统 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的点击率、留存率和用户体验。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法,不绑定客

  • 编辑或删除智能场景 - 推荐系统 RES

    编辑或删除智能场景 针对运行失败或者草稿状态的的智能场景支持进行重新编辑操作。您也可以通过执行删除操作,删除当前场景。 前提条件 已存在创建成功的智能场景。 编辑智能场景 登录RES管理控制台,在左侧导航栏中选择“推荐业务 >智能场景”,进入智能场景列表页面。 单击智能场景列表中

  • 概述 - 推荐系统 RES

    概述 欢迎使用推荐系统(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的点击率、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的描述、语法、参数说明及样例等

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    召回策略 召回是指对大量的物品做初选,为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略中内置了多种召回方式,用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有: 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐

  • 排序策略-离线特征工程 - 推荐系统 RES

    排序策略-离线特征工程 表1 特征工程参数说明 参数名称 说明 名称 自定义离线特征工程名称,由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成,并且不能以空格开始和结束,长度为1~64个字符。 描述 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据, 选择排序模型需要的用户特征,

  • 排序策略-离线排序模型 - 推荐系统 RES

    排序策略-离线排序模型 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。 Logistic Regression (LR) LR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。LR算

  • 应用场景 - 推荐系统 RES

    应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系,将对应场景的推荐结果推送给用户,代替低纬度的人工规则,提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流,短视频/直播/音乐/阅读,广电媒资,社交,电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中,通常涉及首页推荐、