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  • 在线服务获得推荐调用次数如何计算? - 推荐系统 RES

    在线服务获得推荐调用次数如何计算? RES从全局角度计算在线服务获得推荐调用次数,不区分每次调用用户。例如A用户调用请求推荐接口是每秒5次,B用户调用请求推荐接口每秒5次,当A用户和B用户同时调用此接口时,总获得推荐调用请求为A用户和B用户之和,即5+5=10。 父主题:

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    代码:输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID、推荐数量,根据您设置策略返回用户预测结果。如果是关联推荐,需要配置“物品项”,即推荐与物品项相关产品。如果物品项有多个,需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单:输入“ID”,并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID,

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    “在线服务”,进入服务列表页面。 单击目标服务名称进入服务详情页面,单击下方“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID和推荐数量,根据您设置召回策略等返回用户预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES

  • 获取推荐结果 - 推荐系统 RES

    match_infos 进行召回匹配参数配置,即搜索匹配信息。 label:客体属性名称(可为字符串或字符串数组类型)。 value:相应属性值。 weight:该属性值匹配权重,多个匹配条件做加权汇总后按分值从大到小给出候选集。 filter_info 搜索过滤信息。 black_list:客体需要过滤的黑名单。

  • 分词模型 - 推荐系统 RES

    “山东哥哥助学工作站”名字。这座木屋,凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间情谊,也见证了一位名叫隋刚淄博“80后”小伙18年来坚守。", "绝大多数用户需求往往是关注主流内容和商品。而忽略相对冷门大量“长尾”信息,导致很多优秀内容或商品没有机会被用户发现和关注。"

  • 全局配置简介 - 推荐系统 RES

    没有添加访问密钥,则无法调用接口。 获取访问秘钥并添加RES全局配置 属性配置 以键值对方式进行存储,配置后配置项可以用于整个服务。 管理属性配置 计算资源 计算资源包括DLI服务,添加计算资源需根据业务数据情况进行合理分配。 管理计算资源 父主题: 全局配置

  • 重新运行被在线服务所引用召回策略,是否需要重新部署在线服务? - 推荐系统 RES

    重新运行被在线服务所引用召回策略,是否需要重新部署在线服务? 不需要。重新执行召回策略,产生新候选集会被在线服务直接引用,无需重启在线服务。 父主题: 自定义场景

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    名,用于存储生成用户数据。 物品画像表:用户自定义CloudTable集群名称和表名,用于存储生成物品数据。 设置数据版本:您可以单击设置数据版本。RES数据版本有两种,“V1”版本即数据按照原有格式存储,未做过分区处理。“V2”版本则会依照用户分区设置做分区处理,当分区

  • 管理离线作业 - 推荐系统 RES

    新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务详细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新作业进行离线计算。生成数据和原来作业生成数据相互独立,复制离线作业会生成新线上指定UUID。 操作步骤如下: 登录RES管理控制

  • 创建在线服务 - 推荐系统 RES

    说明 融合 “推荐结果设置” “添加推荐候选集”(选择离线或近线任务所生成推荐候选集进行排序) 任务别名和UUID:单击操作列表“选择”添加离线或近线任务名称和候选集ID。 优先级:优先级高推荐结果将确保展示在优先级低之前。 同优先级数据占比:优先级相同推荐候选集,该占比

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    UserCF算法生成用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘矩阵分解推荐 基于交替最小二乘矩阵分解推荐:基于用户-物品行为信息作为原始矩阵,利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解,分解之后用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估用户-物品评分矩阵,提取出评分最高若干个物品作为召回结果。

  • 过滤规则 - 推荐系统 RES

    会自动生成一个JSON格式配置源文件,该文件存储在指定OBS路径中,计算引擎可以通过读取配置源文件来进行离线计算。 资源名,指定DLI运行作业资源规格。 存储平台 服务名称,CloudTable作为存储平台,用于用户推荐在线数据和推荐候选集存储。 集群名称,选择“资源中心”绑定CloudTable集群名称。

  • RES操作流程 - 推荐系统 RES

    创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算逻辑,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接口获取最终推荐结果。 获取推荐结果 (可选)效果评估

  • 构造请求 - 推荐系统 RES

    获取用户名、账号名和项目name。 scope参数定义了Token作用域,下面示例中获取Token仅能访问project下资源。您还可以设置Token作用域为某个账号下所有资源或账号某个project下资源,详细定义请参见获取用户Token。 POST https://iam

  • 近线作业 - 推荐系统 RES

    特征名称:值为时间戳(10位)特征名称,任务会根据此特征对候选集进行排序。 推荐天数:推荐数据时间段,该时间段从当前开始往前推N天,默认15天。 默认热度排序。 候选集最大长度 生成候选集最大长度,每次计算更新候选集中个数不会超过最大值。 默认50。 候选集召回策略 召回候选集策略。

  • 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

  • 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中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 将行为数据中某个用户对某个物品多条记录进行去重,目前支持

  • 准备离线数据源 - 推荐系统 RES

    itemType String 物品类型。 是 itemId String 对应行为发生对象值。如果是和物品发生关系,则是物品id(itemId)值。 是 actionType String 行为类型,包括正向行为和负向行为。下面为预置行为类型和对应权重,权重有默认分数,默认

  • 基础问题 - 推荐系统 RES

    什么是RES? 与其他云服务关系 如何开始使用RES? 获取访问密钥(AK/SK) 推荐作业有哪几种创建方式? 创建场景是否会立即发布? 最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 是否有样例数据支撑我进一步了解RES? 什么是区域、可用区? API查询列表接口返回结果是否支持分页?

  • 终端节点 - 推荐系统 RES

    终端节点 终端节点即调用API请求地址,不同服务不同区域终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务终端节点。 推荐系统终端节点如表1所示,请您根据业务需要选择对应区域终端节点。 表1 推荐系统终端节点 区域名称 区域 终端节点(Endpoint) 华北-北京四