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  • 实时日志 - 推荐系统 RES

    actionMeasure String 发生行为的度量,金额,评分,次数(整数)等。 默认值: 评分观看视频/听音乐/阅读可由用户根据实际情况自行定义,如观看两分钟,值为 “1.5”,观看5分钟,值为“1.8”。 其余行为的默认值为1.0。 是 actionContent String 发生行为为评论时,需要记录评论内容。

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    组成,并且不能以空格开始结束,长度为1~64个字符。 描述 策略的具体描述。 最近邻域数 在ItemCF算法中使用,生成的相似度矩阵中为每个物品保留的若干个最相似物品。默认100。 用户活跃度 用来过滤用户的活跃度阈值。 取值范围:1-10000。 默认值:1。 效用阈值 用户对物品综合打分的阈值。

  • 查询作业列表 - 推荐系统 RES

    查询作业列表 功能介绍 该接口用于查询作业列表。 可支持查询作业的类型包括:组合作业、召回作业、过滤作业、特征工程作业、排序作业、近线作业效果评估任务。 URI GET/v1/{project_id}/jobs?type={type}&current-page={current

  • 什么是推荐系统 - 推荐系统 RES

    System,简称RES) ,基于华为大数据人工智能技术,提供推荐平台算法服务,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、留存率用户体验。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台原子推荐算法,不绑定客户的运营场景,客户可以在华为云上根据自己对推荐算法运营规则的理解,自定义

  • 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,或者物品项,根据您设置的策略返回用户的预测结果。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”设置“最大推荐个数”,也可以设置“物品项”。其中ID可以为用户ID或者物

  • 在线服务 - 推荐系统 RES

    “用户属性”:指定在用户属性中需要过滤的字段,包含属性名属性值。如过滤籍贯是广东且性别为男性的用户。 “物品属性”:指定在物品属性中需要过滤的字段,包含属性名属性值。如过滤产品颜色为红色且产品品牌为华为的物品。 “应用于”:将该规则应用于哪些路召回候选集,默认会作用于所有在召回池中选中的所有路候选集。

  • 智能场景(猜你喜欢) - 推荐系统 RES

    智能场景(猜你喜欢) RES提供了智能场景包括猜你喜欢、热门推荐关联推荐。仅需要简单的配置作业训练,即可获取推荐结果。 本章节以猜你喜欢为例,帮助您快速熟悉智能场景的使用过程。开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。使用智能场景获取推荐结果的步骤如下所示:

  • 创建在线服务 - 推荐系统 RES

    ID。 模型及配置 - 设置模型名称、模型版本、计算节点规格、计算节点个数分流(%)。 模型名称模型版本选择调用API接口的模型名称模型版本。“计算节点规格”默认2核|8GiB,“计算节点个数”默认为2,“分流”之和必须是100%。 完成该项配置后,单击“下一步”进入规格确

  • 策略参数说明 - 推荐系统 RES

    决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1],默认值为0.001。 自适应梯度(adagrad) 初始梯度累加 (initial_accumulator_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1],默认值为0.1。 学习率(learning_rate)

  • 自定义场景(热度推荐) - 推荐系统 RES

    “用户分群”:数据源类型包括用户特征物品特征,根据数据源筛选数据, 选出需要的属性。只能选择进行用户分组还是物品分组,分组内可配置多个特征。默认关闭。 “最大推荐数结果数”:指定召回的结果数量。 “开启时间跨度”:不开启取全部数据,开启则指定从数据源中取最近天数或小时数的行为数据计算相似度。默认关闭。 “

  • 排序策略-离线特征工程 - 推荐系统 RES

    “个数比例”:个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集测试集的比例,默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中,训练集占整个训练集测试集的比例,默认0.3。 开启调度 开启调度,按照指定的调度策略定期执行作业。

  • 提交排序任务API - 推荐系统 RES

    workspace_id 否 String 工作空间ID,默认为0。 job_name 是 String 训练作业名称,名称只包含数字、字母、下划线中划线,长度为1-20位。如:rank-demo。 job_description 否 String 训练作业描述,最大长度为256字符。

  • 创建自定义场景 - 推荐系统 RES

    下。 默认为10。 优化正则化系数 在ALS算法中使用,指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。 设置为默认参数0.01。 最大迭代次数 指定迭代优化的最大迭代次数。如果离线计算失败,建议调小至10以下。 默认为10。 最大推荐结果数 最多生成多少个推荐结果。 默认参数100。

  • 查询训练规格 - 推荐系统 RES

    查询当前推荐系统所提供的离线计算规格,实时计算规格排序模型训练规格。在创建数据源场景时,需要提供此信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

  • 获取访问密钥(AK/SK) - 推荐系统 RES

    提示单击“立即下载”,下载密钥。 图4 新增访问密钥 密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access Key IdSecret Access Key)。 父主题: 基础问题

  • 计费说明 - 推荐系统 RES

    S价格说明》。 表1 推荐系统计费项说明 计费项 说明 存储资源 应用于物品画像用户画像的存储计费,对用户物品的总条目数统计进行收费。 每个数据源默认规格最低是一百万条,如果一个数据源中的用户物品总条目数不超过100W条,则按照100W条计费,如果超过一百万条,每一百万条为一个计算周期。

  • 数据源管理简介 - 推荐系统 RES

    、数据修改等操作,为智能场景推荐自定义场景推荐做好数据准备。 数据类型 当前RES支持创建数据源导入近线数据。创建数据源的数据格式近线数据导入的格式要求一致,包括用户数据、物品数据行为数据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”用于近线计算的“用户画像”数据。

  • 如何上传数据至OBS - 推荐系统 RES

    OBS)桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶,并在您创建的OBS桶中创建文件夹,然后再进行数据的上传。创建OBS桶上传文件夹的操作指导请参见创建桶上传对象。 您在创建OBS桶时,需保证您的OBS桶与RES在同一个区域。 父主题: 数据源

  • 预测接口 - 推荐系统 RES

    表中的物品将不会在返回的推荐候选集中。 online_tags 否 List 由属性、属性值属性权重组成的数据格式的列表,其中属性值或属性权重可以不提供,权重信息不提供的场景下采用默认值0.01。需要在部署服务时与在线召回配合使用。格式如下:[{"name": "age","value":

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    训练数据时间:训练数据起始时间终止时间,该起始时间终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间终止时间,该起始时间终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比:生成的结果中,训练集占整个训练集测试集的比例,默认0.7。 测试数据占比: