图引擎服务 GES

图引擎服务 GES

图引擎服务(Graph Engine Service),是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎,是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、反欺诈等具有丰富关系数据的场景。

图引擎服务(Graph Engine Service),是国内首个商用的、拥有自主知识产权的国产分布式原生图引擎,是针对以“关系”为基础的“图”结构数据,进行查询、分析的服务。广泛应用于社交应用、企业关系分析、风控、推荐、反欺诈等具有丰富关系数据的场景。

    m2引擎物品掉落规则 更多内容
  • Astore存储引擎

    Astore存储引擎 Astore简介 父主题: 存储引擎

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  • Astore存储引擎

    Astore存储引擎 Astore简介 父主题: 存储引擎

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  • 设置存储引擎

    设置存储引擎 存储引擎会对数据库整体效率和性能具有巨大影响,请根据实际需求选择适当的存储引擎。用户可使用WITH ( [ORIENTATION | STORAGE_TYPE] [= value] [, ... ] )为表或索引指定一个可选的存储参数。参数的详细描述如下所示: ORIENTATION

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  • Ustore存储引擎

    Ustore存储引擎 Ustore简介 存储格式 Ustore事务模型 闪回恢复 常用视图工具 常见问题及定位手段 父主题: 存储引擎

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  • 流程引擎概述

    流程引擎概述 流程引擎简介 随着企业规模的不断扩大、业务复杂性的持续增加,传统的业务流程管理方式已经无法满足高效、灵活和可控的要求。为了满足企业自动化、标准化和智能化管理业务流程的需求,硬件开发工具链平台云服务(CraftArts IPDCenter)提供了流程引擎功能。 流程引

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  • ServiceComb引擎

    ServiceComb引擎 其他框架改造为Spring Cloud接入ServiceComb ServiceComb引擎托管应用 ServiceComb引擎应用治理

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  • 数据建模引擎

    数据建模引擎 数据建模引擎概览页介绍 iDME设计服务 数据建模引擎运行服务 SDK服务

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  • 容器引擎说明

    容器引擎说明 容器引擎介绍 容器引擎是Kubernetes最重要的组件之一,负责管理镜像和容器的生命周期。Kubelet通过Container Runtime Interface (CRI) 与容器引擎交互,以管理镜像和容器。 CCE当前支持用户选择Containerd和Dock

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  • 数据建模引擎

    数据建模引擎 基础数据服务 版本服务 失效管理 业务编码生成器 标签管理 生命周期管理 系统版本 多维视图和多维分支 关系实体服务 树形结构 父主题: API

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  • 提交组合作业

    collect:用户收藏了某个物品 uncollect:用户取消收藏某个物品 search_click:用户点击搜索结果中的物品 comment:用户对物品的评论 share: 分享 like:点赞 dislike:点衰 grade:评分 consume:消费 use:观看视频/听音乐/阅读 interval

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  • RES操作流程

    RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 准备资源 开通相关资源 基于您的业务需求,您需要开通RES相关服务,包括: 计算引擎 DLI 、ModelArts 存储平台CloudTable (可选)数据接入资源DIS 开通相关资源 绑定资源 针对您创建的集群等资源,需要

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  • 运营分析

    运营分析 请问错误码“M2:0045”是什么含义?

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  • 推荐系统OBS文件夹规范

    用于存放近线任务结果数据,宽表形式。 │ obs-model-data 排序模型保存路径。 └ obs-config-data 计算引擎配置地址,用来记录计算引擎的日志。 父主题: 数据格式规范

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  • 创建智能场景

    短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐,根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘,网状匹配相关联的物品,进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容,如实时搜索量前几的新闻或者物品。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。

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  • 数据源管理简介

    ,包括用户数据、物品数据和行为数据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”和用于近线计算的“用户画像”数据。用户数据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。

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  • 数据导入

    宽表:推荐系统内部格式,以行为数据为主,将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据。 画像:画像分为用户画像和物品画像,分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录,将会按照用户ID或者物品ID去重。 前提条件 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。

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  • 信息架构概述

    含数据管家属性。 Association:关系表示两个Class之间,或者Class和Property之间的关系。 ABM元模型(MOF M2元模型)在设计时参考了开源项目[DataHub MM]设计方式,形成六个要素: Entity:实体。 Signature:实体特征,被多个实体复用的特征,是一种特殊的属性组合。

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  • 准备离线数据源

    tring/strArray/location格式的数据。 否 物品数据 表2 物品数据字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 itemId String 全局唯一物品ID。 是 itemType String 物品的类型,可用于对推荐结果集的多样性控制。包含: item article

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  • 实时日志

    是商品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型: 物品曝光 用户点击物品 用户收藏了某个物品 用户取消收藏某个物品 用户点击搜索结果中的物品 用户对物品的评论 分享 点赞 点衰 评分 消费 观看视频/听音乐/阅读 是 actionMeasure

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  • 灵活配置物品状态和过期时间,保障有效性和实效性

    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

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  • 推荐结果多样性打散

    本实践针对用户的单次推荐预测请求,在返回的物品列表中,对规定的属性进行打散,避免推荐结果出现同一属性物品扎堆出现的现象。 本实践的基本流程如下: 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号,并且账号为可用状态。 确保用户选择的属性在物品表存在相应的字段属性,若不存在,统一按照默认(不打散)处理。

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