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

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  • 加入教学课堂

    加入教学课堂 操作步骤 打开老师/好友提供的二维码或课堂链接。 课堂链接地址参考:https://classroom.devcloud.huaweicloud.com/joinclass/***** 如之前从未登录过Classroom,则需要登录。 单击“加入课堂”。 表示部分课

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  • 调用说明

    调用说明 推荐系统提供了REST(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用API。 父主题: 使用前必读

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  • 数据格式规范

    数据格式规范 推荐系统OBS文件夹规范 离线数据源 实时日志 全局特征信息文件 父主题: 用户指南(旧版)

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  • 使用限制

    43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景,建议使用私有网络获取推荐结果。

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  • 权限管理

    系统策略名称 描述 类别 RES FullAccess 推荐系统服务管理员权限,拥有该权限的用户可以操作并使用所有推荐系统服务。 系统策略 RES ReadOnlyAccess 推荐系统服务只读权限,拥有该权限的用户仅能查看推荐系统服务数据。 系统策略 RES常用操作与系统策略的授权

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  • 如何确定近线数据源导入实时数据成功?

    如何确定近线数据源导入实时数据成功? 近线数据源上传成功后,可在推荐系统控制台的“数据源”直接查看。 父主题: 数据源

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  • RES操作流程

    使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至 对象存储服务 (OBS)用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 创建离线数据源 在使用RES之前,首先您需要创建一个数据源,后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。

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  • 如何开始使用RES?

    使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据,物品数据,行为数据上传至对象存储服务(OBS)用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 创建离线数据源 在使用RES之前,首先您需要创建一个数据源,后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。

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  • 关联预测算法(Link Prediction)

    card度量方法计算两个节点的相似程度,预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法(Link Prediction)适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。 参数说明 表1 关联预测算法(Link Prediction)参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值

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  • 什么是RES?

    什么是RES? 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。 父主题: 基础问题

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  • 自定义场景简介

    间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数,提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 效果评估 父主题: 自定义场景

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  • RES支持哪些自定义策略?

    RES支持哪些自定义策略? 目前RES所支持的推荐策略如下所示: 召回策略 过滤规则 特征工程 排序策略 近线策略 效果评估 推荐策略详细信息请参见《推荐系统用户指南》算法介绍及其参数说明章节。 父主题: 自定义场景

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  • RES的离线数据源包括什么?

    RES的离线数据源包括什么? 离线数据包括如下几张表: 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题: 数据源

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  • 共同邻居算法(Common Neighbors)

    概述 共同邻居算法(Common Neighbors)是一种常用的基本图分析算法,可以得到两个节点所共有的邻居节点,直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品,进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景 共同邻居算法(Common Neighbors)适用于电商、社交等多领域的推荐场景。

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  • 如果点被删除了,基于该点的边会怎么处理?

    图数据模型中的点代表实体,如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边代表关系,如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了,基于该点的边会自动删除。 父主题:

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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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  • 购买套餐包

    计算资源:用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含:数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源:用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括: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(P

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  • 知识图谱的计费规格,一万条边、百万边、千万边具体指什么

    包含点和边。 点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 知识图谱 的计费规格分一万边、百万边、千万边,其中

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  • SMS.6537 系统盘大于1T

    主机迁移服务受限于使用镜像创建云服务器,系统盘大小有不能超过1 TB的限制。 解决方案 请参考源端系统盘大小超过1 TB时,如何迁移? 进行调整,使目的端推荐系统盘不超过1TB后,再进行迁移。 父主题: 错误码排查与解决方法

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  • 基本概念

    图数据模型中的点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边 图数据模型中的边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 Gremlin Gremlin是Apache T

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  • 创建用户并授权使用RES

    在IAM控制台创建用户组,并授予推荐系统服务只读权限“RES ReadOnlyAccess”。 创建用户并加入用户组 在IAM控制台创建用户,并将其加入1中创建的用户组。 用户登录并验证权限 新创建的用户登录控制台,切换至授权区域,验证权限: 在“服务列表”中选择“推荐系统”,进入RES管理控

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