推荐系统 RES

推荐系统(Recommender System),基于华为大数据和人工智能技术,提供全流程一站式推荐平台,协助企业轻松构建个性化推荐应用,致力于提升企业应用的点击率、留存率和用户体验

推荐系统 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

    用户画像推荐系统 更多内容
  • 应用背景

    签索引能力,存储格式与计算基于位图进行。用户可以根据自身业务需求来定义HBase表中的哪些字段需要构建标签索引,用户写入数据时将自动生成标签数据。同时,标签索引基于Lucene的语法,提供高效的多维标签查询接口。可应用于用户画像、推荐系统、人工智能、时空数据等场景。 CloudT

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  • 特征画像

    单击“选择数据”左下方的“特征画像”。 新增“特征画像”内容,如图1所示。 图1 特征画像 单击“特征画像”代码框左侧的图标,运行代码。 通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密度分布图。运行结果右侧的参数说明,如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数

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  • 业务画像-画像更新

    业务画像-画像更新 业务画像-画像更新页面,左侧选择对应的目录,右侧展示对应的标签,单击执行更新,更新成功后,可查看详情和历史 图1 画像更新1 更新成功后,标签创建页面,对应标签覆盖数量为中标的数量,单击详情可查看标签的基础信息、标签评估分析和具体明细数据 图2 画像更新2 图3

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  • 数据导入

    参数解释 参数 说明 导入画像 选择是否导入画像画像分为用户画像和物品画像, 分别用于存储客户输入的用户特征, 物品特征, 如果同一用户或物品有多条记录, 将会去重。 导入宽表 选择是否导入宽表。 宽表为推荐系统内部格式, 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。

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  • 近线作业

    于存储更新后的用户画像。 不涉及。 基于用户数据更新用户画像 基于用户数据更新候选集可以持续更新用户画像,更新频率可达秒级。以DIS中的实时用户数据为数据源,实时捕捉用户数据近线,持续更新或添加用户画像数据,使用户画像处于最新状态。 表3 基于用户数据更新用户画像参数说明 参数名称

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  • 什么是推荐系统

    支持实时数据的接入和更新、模型在线学习,近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象,用户根据场景选择不同的推荐实体。 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。

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  • 数据源管理简介

    导入的格式要求一致,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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  • 查询播放画像信息接口

    查询播放画像信息接口 功能介绍 查询播放画像信息。 最大查询跨度1天,最大查询周期31天。 该接口仅支持查询FLV和RTMP流的在线人数。 接口约束 该接口暂只支持查询部署在新版视频直播服务上的 域名 的相关数据(不包含“华北-北京一”)。此约束条件仅适用于中国站。 调用方法 请参见如何调用API。

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  • 购买套餐包

    费功能包括:数据源。 在线服务:用于推荐系统在线推理,获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算资源分为“计算型CPU(1U4G)实例”、“计算型GPU(P100)实例”、“计算型GPU(V100)实例”3种类型。存储资源支持“画像存储(一百万)”。在线服务支持“在线并发9000TPS-

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  • 数据质量

    及定位等。 全局特征信息文件 用户在使用数据质量检测算子之前,需要提供一份全局的特征信息文件,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,Con

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  • 召回策略

    该值越小筛选相似项条件越严格。 4 用户画像存储 该数据来源于基于用户数据更新用户画像更新后的用户画像数据或者初始用户画像-物品画像-标准宽表生成的用户画像。 - 物品画像存储 该数据来源于基于物品数据更新物品画像更新后的物品画像数据或者初始用户画像-物品画像-标准宽表生成的物品画像。 - 最大推荐结果数

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  • 标签应用-画像查询与群体分析

    标签应用-画像查询与群体分析 画像查询 单击标签应用-画像查询,上方左侧选择对应的主体,右侧进行搜索,则下方左侧显示该搜索值的基本信息,下方右侧显示中标画像(当搜索值同时中标该主体下的多个标签时,则画像展示为多个) 图1 画像查询 群体分析 单击标签应用-群体分析,在群体分析界面

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  • 应用场景

    应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系,将对应场景的推荐结果推送给用户,代替低纬度的人工规则,提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流,短视频/直播/音乐/阅读,广电媒资,社交,电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中,通常涉及首页推荐、

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  • 推荐系统OBS文件夹规范

    obs-offline-data 用于存放用户行为表、用户属性表和物品属性表。 │ obs-customize-data 用于存放用户自定义列表“customize.csv”,该列表应用于召回策略的人工导入策略。 │ obs-filter-data 用于存放用户黑白名单,应用于过滤策略。

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  • 过滤规则

    过滤规则涉及历史行为过滤,则用到用户操作行为表,需要选取目标数据进行过滤。 “初始格式” 用户操作行为表:初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式” 通用格式数据:特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和

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  • 创建在线服务

    规则用于过滤最终用户的推荐结果。例如,对于一线城市的用户过滤敏感信息物品,使之不进入候选集。单击增加属性过滤规则。 用户属性:指定在用户属性中需要过滤的字段,包含属性名和属性值。来源于画像数据,即特征工程中初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子作业输出的数据,用户属性来自于公共

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  • 效果评估

    数据源类型有初始格式和通用格式可以选择。 “初始格式” 用户操作行为表:初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式” 通用格式数据:特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为,并生成json数据,即内部通用格式。

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  • 实时日志

    "actionDateTime": "1512689700" } 实时用户日志 实时用户日志用于在实时流中对用户画像表进行写入。 表2 用户实时日志字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 userId String 全局唯一用户ID。 是 BASICINFO Json 用户基本属性值。其中字段的值只能是数值型,字符串或字符串数组。

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  • 计费说明

    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。

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  • 特征工程

    问题。 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成,是将初始格式数据(离线数据)处理成用户画像、物品画像以及内部通用格式数据。 表1 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成参数说明 参数名称 说明 数据源 数据在OBS的存放路径。包括用户属性表、物品属性表、用户操作行为表。

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  • 基于Pod实例画像的资源超卖

    Pod实例画像的算法。 profilePeriod Pod实例画像的周期,单位为秒,支持范围是60-2592000,即1分钟到1个月。对于指标采集累积时长未达到周期的Pod,将使用Pod资源请求量来计算节点的资源用量。 因此,初始启用基于Pod实例画像的算法,未达到画像周期之前,节点的超卖量会为0。

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