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

    推荐系统与特征工程与深度学习 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 基本概念

    基本概念 推荐系统 推荐系统,是全力提供媒资、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。 智能场景 针对对应的场景,由RES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

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  • 自定义场景简介

    创建自定义场景 召回策略 召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集,包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成,一般作为某些算法的前置输入条件。

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  • 排序策略

    计算 说明: batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数,将一个(或一组)神经元的值映射为一个输出值。 relu

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  • 应用场景

    数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法深度学习的结合,挖掘用户高维稀疏特征,匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略,网状匹配兴趣标签。 改善用户体验,同时降低人工成本。 画像深度模型结合,助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 特征工程

    单击“创建”,界面新增“Harddisk”特征工程。 等待特征工程的“环境信息”中的特征工程状态从“创建中”变更为“运行中”,即开发环境创建完成。 单击特征工程“操作”列的图标,进入JupyterLab环境的“Launcher”界面。 在左侧的代码目录中,可以看到系统自动为用户创建的特征工程同名的算法工程

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理,它包含两个功能: 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据; 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 功能对应,特征工程的两个任务分别是: 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理

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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 入门

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  • 特征工程

    特征工程 如何选中全量特征列? 算法工程处理的时候必须要先采样吗? 特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据? 特征工程和算法工程的关系? JupyterLab环境异常怎么处理? 父主题: 常见问题

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  • 特征工程

    特征工程 特征工程简介 Python和Spark开发平台 JupyterLab开发平台 父主题: 用户指南

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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自动学习与ModelArts PRO的区别

    ModelArts自动学习ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造

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  • 学习与赋能合作伙伴发展路径

    学习赋能合作伙伴发展路径 华为云学习赋能伙伴发展路径关注伙伴的培训赋能、课程开发等核心能力,并通过激励和权益来支持学习赋能伙伴的成长,帮助伙伴建立可盈利、可持续发展的业务模式,赋能华为云生态。 角色选择 角色认证 父主题: 合作伙伴发展路径

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  • 特征工程简介

    Spark资源环境信息,用于数据集分析以及Spark特征工程。包括资源ID、状态、规格以及删除资源的操作。 查看复制的特征工程的相关信息,包括任务类型、源特征工程、目标特征工程、创建时间和状态等信息。 特征工程页签 特征工程特征工程的名称。可以在创建特征工程时配置。 开发平台 特征工程处理数据集的计算平台。

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  • 创建特征工程

    代码目录,可以看到新增的“code-123”目录及其相关的主文件、子目录等。 不同的算法工程,均会有算法工程同名的目录,且同级展示。单击进入算法工程同名目录中,打开算法主文件“算法工程同名.ipynb”,进行代码编辑操作。 父主题: JupyterLab开发平台

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  • 与其他云服务的关系

    Management,简称IAM)为RES提供了华为云统一入口鉴权功能和OBSDIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多

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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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  • 创建特征工程

    基于Web页面特征工程体验开发,适用于初学者及无码化特征工程。 开发平台 开发模式选择“旧版体验式开发”时展现,表示特征工程处理数据集的计算平台: Python:对于小数据量的数据集实例,选择使用Python。python 分为local pythonmodelarts python,特征工程单步操作支持根据数

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  • 与其他云服务的关系

    Management,简称IAM)为RES提供了华为云统一入口鉴权功能和OBSDIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多

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