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在线服务获得推荐的调用次数如何计算? RES从全局角度计算在线服务获得推荐的调用次数,不区分每次调用的用户。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,总的获得推荐的调用请求为A用户和B用户之和,即5+5=10。 父主题:
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,根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐,需要配置“物品项”,即推荐与物品项相关的产品。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,
“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,单击下方的“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,根据您设置的召回策略等返回用户的预测结果。 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
match_infos 进行召回匹配的参数配置,即搜索的匹配信息。 label:客体的属性名称(可为字符串或字符串数组类型)。 value:相应的属性值。 weight:该属性值的匹配权重,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 搜索的过滤信息。 black_list:客体需要过滤的黑名单。
“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋,凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊,也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。", "绝大多数用户的需求往往是关注主流内容和商品。而忽略相对冷门的大量“长尾”信息,导致很多优秀的内容或商品没有机会被用户发现和关注。"
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 以键值对的方式进行存储,配置后的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,添加的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的召回策略,是否需要重新部署在线服务? 不需要。重新执行召回策略,产生新的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
名,用于存储生成的用户数据。 物品画像表:用户自定义CloudTable集群名称和表名,用于存储生成的物品数据。 设置数据版本:您可以单击设置数据版本。RES的数据版本有两种,“V1”版本即数据按照原有格式存储,未做过分区处理。“V2”版本则会依照用户的分区设置做分区处理,当分区
新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务的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的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立,复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 操作步骤如下: 登录RES管理控制
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的推荐候选集进行排序) 任务别名和UUID:单击操作列表的“选择”添加离线或近线的任务名称和候选集ID。 优先级:优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比:优先级相同的推荐候选集,该占比
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐:基于用户-物品的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,分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵,提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
会自动生成一个JSON格式的配置源文件,该文件存储在指定的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运行作业的资源规格。 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的存储。 集群名称,选择“资源中心”绑定的CloudTable集群名称。
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。 获取推荐结果 (可选)效果评估
获取用户名、账号名和项目name。 scope参数定义了Token的作用域,下面示例中获取的Token仅能访问project下的资源。您还可以设置Token的作用域为某个账号下所有资源或账号的某个project下的资源,详细定义请参见获取用户Token。 POST https://iam
特征名称:值为时间戳(10位)的特征的名称,任务会根据此特征对候选集进行排序。 推荐天数:推荐数据的时间段,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 生成候选集的最大长度,每次计算更新的候选集中的个数不会超过最大值。 默认50。 候选集的召回策略 召回候选集的策略。
看了某个物品的时候,会推荐最相似/最相关的物品。 “基于物品推荐用户”:某些物品的属性、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的相似或关联程度,当用户查看某个物品的时候,会推荐同时拥有该类型房源的房产经纪人。 服务类型 选择您需要的服务类型。 “推荐引擎”:推荐
如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的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的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”:设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”:设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重,目前支持
itemType String 物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系,则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型,包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重,权重有默认分数,默认
什么是RES? 与其他云服务的关系 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? 创建的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查询列表的接口返回结果是否支持分页?
终端节点 终端节点即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 推荐系统的终端节点如表1所示,请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 推荐系统的终端节点 区域名称 区域 终端节点(Endpoint) 华北-北京四