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  • 如何开始使用RES? - 推荐系统 RES

    关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取,生成推荐系统内部通用的数据格式。 数据质量管理 选择并配置推荐业务 智能场景 针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景简介 自定义场景 面

  • 数据质量 - 推荐系统 RES

    子”。 填写基本信息并选择计算引擎。您可以根据实际情况填写“名称”、“场景”和“描述”信息。其中“场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 填写参数配置,参数说明请参见表1。 图1 创建数据质量检测作业 表1 数据质量检测算子参数说明 参数名称 说明 结果保存路径 数据质量检

  • RES操作流程 - 推荐系统 RES

    关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取,生成推荐系统内部通用的数据格式。 数据质量管理 选择并配置推荐业务 智能场景 针对对应的场景,由RES根据场景类型预置好对应的智能算法,为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景简介 自定义场景 面

  • 智能场景(猜你喜欢) - 推荐系统 RES

    在智能场景列表中,单击右上角“创建”,进入“创建智能场景”页面。 在创建智能场景页面的“模板选择”页签,单击“猜你喜欢”进行参数配置。填写“基本信息”和“个性化配置”相关参数。 图5 创建智能场景 表1 智能场景参数说明 参数名称 子参数 说明 基本信息 名称 自定义的名称。只能包含数

  • 权限和授权项 - 推荐系统 RES

    项相对应,只有发起请求的用户被授予授权项所对应的策略,该用户才能成功调用该接口。例如,用户要调用接口来查询云服务器列表,那么这个IAM用户被授予的策略中必须包含允许“ecs:servers:list”的授权项,该接口才能调用成功。 支持的授权项 策略包含系统策略和自定义策略,如果

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    获取推荐结果 在线服务创建完成,部署成功后,当服务状态会显示“运行中”,表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数,也可以通过预测接口来调用API,获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“在线服务”,进入服务列表页面。 单击

  • 数据导入 - 推荐系统 RES

    开启调度,可按照您所设置的时间周期性的提交任务。 “调度周期”:调度周期可选“天”或“周”。 “调度类型”:包括自定义和间隔调度。 “开始调度时间”:选择具体的调度时间。可在此下拉框中勾选具体的时间点。 “时间间隔(小时)”:如果选择的调度类型为间隔调度,需要配置调度的时间间隔。 设置完成后,单击“确定”,重新导入数据。

  • 创建数据源 - 推荐系统 RES

    数据源名称,1-64位字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 data_config 是 DataConfig object 数据源配置。 表4 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    行作业。默认关闭。 图6 创建召回策略 配置完成召回策略参数之后单击“确认”,创建召回策略成功,继续单击“下一步”,跳过可选步骤过滤策略和排序策略,进入“在线服务”页面,进行在线服务的配置。 在“在线服务”配置页面,进行在线流程配置配置完成后单击“创建并完成”。 “在线流程”:

  • 查询数据源列表 - 推荐系统 RES

    workspace_id String 工作空间编号。 data_config DataConfig object 数据配置。 specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。 表5

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    数据中每个用户最靠后的行为数据的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “绝对时间间隔”:指定历史行为时间段,选取数据中每个用户距离现在时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “行为类型”:指定行为类型。 “最小次数”:行为次数下界,高于此的物品才会被选中。默认为1。

  • 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的引擎,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的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎,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的引擎。 父主题: 自定义场景

  • 更新自定义场景内容 - 推荐系统 RES

    ds_config 是 ds_config object 数据源配置。 scene_name 是 String 场景名称,1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String

  • 查询场景详情 - 推荐系统 RES

    String 工作空间id。 created_at Integer 创建时间。 update_at Integer 更新时间。 specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    ds_config 是 ds_config object 数据源配置。 scene_name 是 String 场景名称,1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String

  • 提交实时流近线作业 - 推荐系统 RES

    实时流近线任务支持的推荐标准数据为用户操作行为表。 data_source_config 是 JSON 请参见表12,数据源参数配置。 algorithm_config 是 JSON 请参见表13,算法参数配置。 表10 data_source参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是

  • 创建智能场景 - 推荐系统 RES

    最小长度:1 最大长度:64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig object 作业配置。 表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型

  • 查看在线服务详情 - 推荐系统 RES

    务类型”等。 当服务部署成功:您可以单击服务名称左侧的查看预测接口、ID、在线流程名称、在线流程ID进行调用。 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

  • 更新智能场景内容 - 推荐系统 RES

    数据源id,字母、数字、下划线、减号组合32位。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig object 作业配置信息。 scene_name 是 String

  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式,使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为,生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系,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