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运营策略提升推荐结果多样性 避免物品重复推荐(曝光过滤) 推荐结果多样性打散
得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间:测试数据起始时间和终止时间,该起始时间和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和测试集的比例,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和测试集的比例,默认0.3。
在线服务API 获取规格列表 部署服务 预测接口 预测接口(排序) 预测接口(文本标签) 更新服务 查询服务列表 查询服务详情 订阅服务 停止/启动服务 删除服务 查询镜像列表 父主题: API(V1不推荐)
功能描述 阶段 相关文档 1 推荐系统2.0全新上线 推荐系统支持用户自定义场景和智能场景。智能场景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。 商用
平台资源API 绑定依赖资源 获取资源列表 解绑依赖资源 创建跨源连接 获取跨源连接 删除跨源连接 开启公共终端节点 父主题: API(V1不推荐)
全局配置API 计算资源配置 新增场景 查询场景 删除场景 全局指标配置 获取全局配置指标 查询配额信息 父主题: API(V1不推荐)
概述 欢迎使用推荐系统(Recommender System,简称RES) 。基于华为大数据和人工智能技术,提供推荐平台和算法服务,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、留存率和用户体验。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等
具体操作请参见创建企业项目。 单击“确定”,完成RES工作空间的创建。 您可以在工作空间列表页面查看创建的工作空间,当显示为“状态正常”时,该工作空间可正常使用。也可以左侧导航栏“当前工作空间”下拉框中选择您需要使用的工作空间。 切换工作空间 按照创建工作空间步骤创建工作空间。
提交排序作业 提交排序任务API 查询ModelArts服务AK/SK 关联AK/SK到ModelArts服务 查询ModelArts计算节点规格 父主题: 作业相关API
预测接口(文本标签) 分词模型 命名实体识别模型 父主题: 在线服务API
提交数据质量作业 提交数据质量作业API 查询全局特征配置 父主题: 作业相关API
(user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征,对不同类型的特征进行相应的处理,处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。 [{ "feature_name": "age", "feature_type": "numerical"
灵活配置物品状态和过期时间,保障有效性和实效性 配置物品status状态,完成物品的上下架 配置过期时间实现新闻的过期下架
计算资源配置 增加计算资源 更改计算资源 删除计算资源 查询计算资源列表 按类型查询计算资源 获取资源列表 父主题: 全局配置API
提交特征工程作业 提交特征工程作业 查询全局特征配置 父主题: 作业相关API
选择已发布的在线服务进行推荐效果指标计算。 结果保存路径 效果评估结果在OBS的文件输出路径。 指标 推荐服务效果评估指标,通过指标后的下拉框选择系统自置指标或自定义指标。您可以单击添加指标,单击该指标后的删除指标。 点击PV 推荐点击PV率 点击UV 推荐点击UV率 自定义指标 自定义指标包含参数设置和指标设置两部分。
在特征工程、在线模块,近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时,用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式,包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features Array[Object]
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。
件,后续的特征工程、排序算法、在线服务都会用到该文件。全局特征信息文件需要和画像中字段一致,其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段,TAGS为画像表中定义的带权重的标签,Context为上下文属性。该文件用于说明数据字段信息,以便推荐系统识别用户离线数据,通过特征工
宽表条目数,行为数据去重以后的数目。 user_complete_degree Double 用户齐全度,一条行为中的用户是否在产生这条行为的时候拥有画像。 item_complete_degree Double 物品齐全度,一条行为中的物品是否在这条行为产生的时候拥有画像。 bhv_count