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

    深度强化学习 推荐系统 更多内容
  • 离线数据和近线实时数据如何配合使用?

    离线数据和近线实时数据如何配合使用? 在推荐系统初始化阶段,需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS,完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传,此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题: 数据源

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  • 模型训练

    术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求,模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时,深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑,仅单一的调优手段无法达到期

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  • 提交排序任务API

    知因子分解机。 深度网络因子分解机,结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习,同时学习高阶和低阶特征组合,从而达到准确地特征组合学习,进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本,深度网络因子分解机通过

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  • 终端节点

    终端节点即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 推荐系统的终端节点如表1所示,请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 推荐系统的终端节点 区 域名 称 区域 终端节点(Endpoint) 华北-北京四 cn-north-4 res

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  • 恢复归档存储对象或深度归档存储对象

    恢复归档存储对象或深度归档存储对象 对于存储类别为归档存储或深度归档存储的对象,用户需要先恢复才能下载、通过对象URL访问对象。 OBS提供加急和标准两种不同的恢复方式,加急恢复归档存储恢复耗时1~5 min,加急恢复深度归档(受限公测)存储恢复约耗时3~5 h;标准恢复对象归档存储恢复耗时3~5

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  • 产品功能

    数据源功能可以在用户上传数据后,将离线数据源经过数据特征抽取,生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。提供数据源智能检测,输出数据分布和数据质量信息等,智能完成特征工程。 智能场景 根据业务场景选择对应的智能推荐场景,快速搭建专属推荐系统。主要应用为猜你喜欢、关联推荐、热门推荐。

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  • ModelArts

    由浅入深,带您玩转RES 01 了解 推荐系统(Recommender System) ,提供媒资,短视频、电商等行业的推荐系统解决方案,帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛,提升点击率、留存率和用户体验。 产品介绍 什么是RES 推荐系统应用场景 推荐系统产品功能 推荐系统基本概念 02

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  • 最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可?

    最小在线并发规格支持弹性伸缩,是否设置最小规格即可? 目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况,因此在可预见的并发规格中,建议填写实际并发的规格,推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源,避免峰值的到来。 如果需要更多的规格,请您提工单联系工程师解决。

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  • 开通相关资源

    (可选)数据接入资源DIS 各服务的计费请参见:产品价格详情。 开通计算引擎 DLI 、ModelArts DLI用于推荐系统的离线计算和近线计算。排序策略所使用的计算资源由Modelarts服务提供并收费。在使用推荐系统之前,您需要开通 数据湖探索 (Data Lake Insight,简称DLI)来创建集群。

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 数据源管理简介

    数据源管理流程及功能简介 表1 功能介绍 功能 说明 准备离线数据源 请您按照推荐系统要求的数据格式准备用户数据,物品数据,行为数据。 上传离线数据源至OBS 将准备的离线数据源上传至 对象存储服务 (OBS)用于推荐系统的离线计算。 创建离线数据源 在使用RES之前,首先您需要创建一个数据

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  • 漫游调优

    略(是否能引导,什么时候引导,引导到哪个AP),提升漫游成功率,降低漫游过程的丢包,时延,提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础,采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练,与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。 终端下行信号测量:基于Wi-Fi 802.11k,Wi-Fi 802.

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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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  • RES操作流程

    定的集群进行计算存储等操作。 绑定资源 创建跨源链接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时,建议创建跨源连接,用于访问CloudTable的数据源,提高读写性能。 创建跨源连接 开启公共终端节点 推荐系统在需要使用CloudTable集群进行数据存储,需开启公共终端节点之后

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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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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  • 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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