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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,
式。 数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。 统计间隔(天) 统计间隔,以天为单位,每隔多少天计算一次指标,大于0。 在线服务 选择已发布的在线服务进行推荐效果指标计算。 结果保存路径 效果评估结果在OBS的文件输出路径。 指标 推荐服务效果评估指标,通过指标后的下拉框选
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算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间,是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称
离线排序作业名称(在线训练任务需要提供此参数)。 update_interval Integer 更新周期(在线训练任务需要提供此参数)。 optimizer Optimizer object 优化器(在线训练任务需要提供此参数)。 flows Flow object 在线流程(在线训练任务需要提供此参数)。
约束与限制 您能创建的在线服务的数量与配额有关系,具体请参见关于配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题: 使用前必读
运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑,包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB,并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可以通过在线服务预测结果,也可以通过API接口获取最终的推荐结果。
离线排序作业名称(在线训练任务需要提供此参数)。 update_interval Integer 更新周期(在线训练任务需要提供此参数)。 optimizer Optimizer object 优化器(在线训练任务需要提供此参数)。 flows Flow object 在线流程(在线训练任务需要提供此参数)。
online_job_uuid 是 String 关联的在线服务的uuid。 flow_name 是 String 关联在线服务的其中一个在线流程的名称。流式训练作业所需的行为参数、模型文件路径、数据预处理信息等参数会从指定的在线服务的在线流程中获取。 online_training_config
功能包括:数据源。 在线服务:用于推荐系统在线推理,获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算资源分为“计算型CPU(1U4G)实例”、“计算型GPU(P100)实例”、“计算型GPU(V100)实例”3种类型。存储资源支持“画像存储(一百万)”。在线服务支持“在线并发9000TPS-时
comment:用户对物品的评论 share: 分享 like:点赞 dislike:点衰 grade:评分 consume:消费 use:观看视频/听音乐/阅读 start_time 与retain_day二选一 long 用户行为起始时间,与end_time共存。 end_time
基于用户历史行为计算物品相似性,实时更新候选列表,提升用户体验,提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合,训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式,提供完备的一站式推荐平台,可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势: 全开放推荐流程,用户根据业务自定义推荐流程。
res:job:get √ √ 新建在线服务 POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance res:job:add √ √ 查询在线服务详情 GET /v2
场景式推荐 提供多维度的场景推荐,含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐,一键式操作,降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习,近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象,用户根据场景选择不同的推荐实体。
数据质量检测日志的保存路径。包括错误数据输出及定位等。 全局特征信息文件 用户在使用数据质量检测算子之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、排序算法、在线服务都会用到该文件。全局特征信息文件需要和画像中字段一致,其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段,TAGS为画像表中定义的带
略生成的候选集进行重排序,得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用,每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数,提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id
数据在OBS的存放路径。包括用户属性表、物品属性表、用户操作行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。
使用于在线服务,为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时,您可以单击作业的名称,进入详情页面,通过查看日志等手段处理问题。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归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。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的
参考数据源管理进行创建。 配置“在线服务”参数 如果用户已经创建自定义场景,可以直接修改“在线服务”相关参数。 选择已经创建的自定义场景,单击名称,进入到自定义场景详情页。 单击已经创建的在线服务名称下面的“编辑”,进入编辑页面。 图1 修改在线服务参数 修改“过滤(黑名单)”下面的参数。
配置“在线服务”参数 如果用户已经创建自定义场景,可以直接修改“在线服务”相关参数。 选择已经创建的自定义场景,单击名称,进入到自定义场景详情页。 单击已经创建的在线服务名称下面的“编辑”,进入编辑页面。 图1 修改在线服务参数 打开高级选项,进行打散功能的配置,选取相应的属性即可完成配置。 “高级类型”:选择“打散”。
com/v3/auth/projects Content-Type: application/json X-Auth-Token: ABCDEFJ.... 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证:https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 AK/SK认证 A