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避免物品重复推荐(曝光过滤) 本实践介绍用户在客户端浏览、点击过的某些商品,在规定的时间内,重复请求推荐接口,不会被再次推荐。 功能说明 该功能使用涉及两部分:实时行为数据的接入和在线服务配置行为过滤。当数据源部分开启近线行为实时接入之后,并且用户通过上传实时行为数据,系统才具备根据实时行为进行曝光过滤的功能
删除离线作业 删除离线作业即清理离线作业产生的数据,数据清理完成后删除元数据。操作必须确保流程中没有使用该作业产生的UUID,可以参考以下操作完成。 删除离线作业 您可以对“计算成功”、“计算失败”等状态的作业进行删除,“启动中”、“计算中”状态的作业不支持删除操作。 登录RES管理控制台
提前终止训练轮数 在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时,迭代停止,训练提前结束,默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal:正态分布 平均值:默认0 标准差:0.001 uniform :均匀分布 最小值:默认-0.001,均匀分布的最小值,必须小于最大值。
创建资源 用户在使用RES时需要先创建并绑定计算引擎DLI、存储平台CloudTable、数据接入资源DIS相关资源。 背景信息 使用RES需要消耗其他服务资源,需要收费。根据您选择的资源不同,收费标准不同,针对不同类型资源的价格,详情请参见产品价格详情。 已开通计算引擎DLI、存储平台
通过DLF重新执行作业 推荐系统提供了重新执行作业的API,用来将任务以相同的配置重新执行一次,实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API,可保持结果处于一个较新的状态,以获得更好的推荐结果。 以上功能,我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio,通过拖拽的方式完成配置
strategies 是 List 请参见表15,返回策略结果集。 job_id 是 String 作业ID。 filter_uuid 是 String 过滤规则生成的uuid。
表55 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate Double 训练数据占比。
计费说明 计费项 RES服务根据用户使用的不同资源分别进行收费。 计费支持区域:华北-北京四。 由于RES使用的离线数据需存储在OBS中,数据存储产生的费用,请参见《OBS价格说明》。 表1 推荐系统计费项说明 计费项 说明 存储资源 应用于物品画像和用户画像的存储计费,对用户和物品的总条目数统计进行收费
管理在线服务 您可以对在线作业进行“编辑”、“启动”、“开通”、“停止”、“删除”等操作。您也可以通过单击在线服务名称查看在线服务的详细信息。 编辑服务 用户可以通过“编辑”在线服务修改该参数信息进行计算。生成的数据会覆盖原来的在线服务计算生成的数据。“部署中”的在线服务不支持编辑
early_stop_iterations 是 Int 在测试集上连续early_stop_iterations轮迭代的AUC小于当前最优AUC时,迭代停止,训练结束。取值范围[1,1000],不大于max_iterations。
表18 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。
表58 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate Double 训练数据占比。
表19 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。
表20 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。
表18 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。
容错 容错用于数据请求异常时的固定人工输出召回集。需要在离线作业创建召回策略进行人工策略的计算。单击“选择”获取人工导入策略的任务别名和UUID。 离线过滤 过滤 过滤数据来源于过滤规则产生的候选集,单击“选择”获取过滤的任务别名和UUID。
召回策略用于配置离线计算逻辑,通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。
通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口,可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可完成对任务状态的监控
表19 SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。
表20 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练集测试集划分方式: TIME,时间比例 RAMDOM,个数比例 train_rate Double 训练数据占比。