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推荐系统,是全力提供媒资、短视频、电商等行业的推荐系统解决方案,帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛,提升点击率、留存率和用户体验。 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。 自定义场景 面向了解推荐算法等相关的用户,可自定义推荐中涉及算法的使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。
阈值:阈值是用来衡量用户行为有效性的标准, 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时, 当前用户行为有效。 去重:您可以单击勾选,根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称:请您定义评估的指标名称。 指标公式:用户指定自定义指标公式,如:A/(A+B),参数A、B代表自定义参数的参数别名。只支持+、-、*、/。
数值稳定常量:为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率,对频繁变化的参数以更小的步长进行更新,而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率:优化算法的参数,决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初
是否有样例数据支撑我进一步了解RES? RES提供了可用来测试的全量数据,包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试,可参见智能场景(猜你喜欢)。 自定义场景的样例测试,可参见自定义场景(热度推荐)。 父主题: 基础问题
为防止资源滥用,平台限定了各服务资源的配额,对用户的资源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 200 数据源个数 5 场景个数 10
记录用户的属性信息,例如地域、爱好等。 物品数据 物品数据包括数据源中的“物品属性表”和用于近线计算的“物品画像”数据。物品数据记录物品的属性信息,例如类别、长度等。 行为数据 行为数据包括数据源中的“用户操作行为表”和用于近线计算的“行为数据”。行为数据,每行记录用户的单次行为
请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。 表3 globals参数说明 参数名称 参数类型 说明 project_id String 项目编号,用于资源隔离。 user_id String 来自公有云的User
数据源功能可以在用户上传数据后,将离线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。经过数据质量检测来确保数据的合法性。提供数据源智能检测,输出数据分布和数据质量信息等,智能完成特征工程。 智能场景 根据业务场景选择对应的智能推荐场景,快速搭建专属推荐系统。主要应用为猜你喜欢、关联推荐、热门推荐。
“用户操作行为表”:离线数据用户操作行为表的OBS路径。 图1 属性配置 删除场景 登录RES管理控制台,在“全局配置”页面的属性配置区域,单击场景右侧的“删除”,进入“场景列表”页面。 单击目标场景操作列的“删除”,即完成场景删除。 场景删除操作无法恢复,请谨慎操作。场景删除后,OBS路径下的文件依旧保留。
X-Auth-Token:用户Token,可选,当使用Token方式认证时,必须填充该字段。用户Token也就是调用获取用户Token接口的响应值,该接口是唯一不需要认证的接口。 公有云API同时支持使用AK/SK认证,AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名,签名过程会自动往请求中添
配置物品status状态,完成物品的上下架 在推荐系统中,有一种常见的场景,最终推荐列表是否展示无库存或者已下架商品。针对此场景,RES系统在物品表中提供status字段来实现物品的上下架。 参考准备离线数据源中的物品表字段介绍,status置为0,代表该物品可被推荐。statu
配置过期时间实现新闻的过期下架 在新闻推荐等对物料的时效性要求较高的场景,可配置物料的过期时间expireTime,设置每一条新闻的有效期,使新闻在有效期内实现可推送,超过有效期,不会被推送。 表1 物品数据中expireTime字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 expireTime
一入口鉴权功能和OBS与DIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
行为类型:选择需要进行评估的行为类型,如物品曝光。 阈值:阈值是用来衡量用户行为有效性的标准, 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时, 当前用户行为有效。 去重:您可以单击勾选,根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称:请您定义评估的指标名称。 指标公式:用户指
一入口鉴权功能和OBS与DIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
什么是RES 推荐系统应用场景 推荐系统产品功能 推荐系统基本概念 02 入门 使用推荐系统管理控制台快速搭建推荐服务,利用推荐系统的智能场景和自定义场景功能得到满意的推荐结果。 快速入门 智能场景(猜你喜欢) 自定义场景(热度推荐) 05 实践 根据用户的离线历史数据,推荐系统通
同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块,支持个性化排序能力。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器的可视化界面。通过管理控制台,您可以使用直观的界面进行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。
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 面向了解推荐算法等相关的用户,可自定义推荐中涉及算法的使用和组合,能够自定义开发推荐流程,提供推荐服务。
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。
预付套餐包:客户预先购买一定的资源使用量配额,在按需使用过程中,系统优先扣减配额,超出配额的使用量才需要额外根据按需费用付费。购买的预付套餐包为在有效期内单位规格的计算时长。例如,您购买了计算型CPU(1U4G)实例20000小时,指单位规格1CU运行20000小时。如果在数据源或者场景中配置计算