智能评审

评审人推荐 评审人推荐算法主要基于以下条件衡量分析:文件特征:评审人评审过同一个文件或同一个目录下的文件;评论特征:评审人评论过同一个文件或同一个目录下的文件;分支特征:评审人参与过同一个目标分支的评审;历史评审人特征:...

置顶管理

概述 置顶管理功能支持您将指定的物品置于推荐流顶部,确保用户每次进入推荐页面时最先曝光这些物品。置顶功能可以在个性化推荐的基础上,满足您对推荐结果进行干预的诉求,常用的场景包括:国家领导人新闻置顶、独家新闻置顶、引流商品...

概述

为什么需要冷启动 通常推荐系统通过协同过滤、矩阵分解或是深度学习模型来生成推荐候选集,这些召回算法一般都依赖于用户-物品行为矩阵。在真实的推荐系统中,会有源源不断的新用户、新物品加入,这些新加入系统的用户和物品由于缺乏足够...

行业运营版功能详解

AIRec智能推荐行业运营版版本功能详解 行业运营版简介 行业运营版是AIRec智能推荐专为中小型流量推荐场景打造的智能推荐算法,行业运营版拥有完整的阿里巴巴自研推荐算法体验 行业运营版特色 丰富的行业模板 包含电商、新闻、内容行业算法...

坑位策略

概述 配置坑位策略后,推荐流中的特定坑位只从所给定物品池中选品推荐。采用坑位策略后,既能对坑位推荐的物品进行一定干预,又避免像置顶一样每次看到的都是相同物品。常用的场景包括:精品池在靠前的坑位推荐、指定坑位推荐特定类目物品...

算法配置版功能详解

算法配置版简介 算法配置版是AIRec智能推荐为中大型流量、有多个差异化页面需要使用推荐算法的场景打造的版本,算法配置版包括了全部行业运营版的功能与能力,在此之上,算法配置版更增加了实验平台功能,并拥有推荐算法召回链路与排序链路...

调用通义系列大模型开发应用上架应用商店/微信小程序...

除上述2点要求外,企业还需 自行开展 安全评估/双新评估(具体要求参见法规《具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务安全评估规定》)并履行算法备案(具体要求参见法规《互联网信息服务算法推荐管理规定》),审批通过后上线。...

概览

面向AIGC中文文生图模型的WebUI使用 AI个人写真 推荐算法定制概述 推荐解决方案综述 灵骏智算资源组使用指南 智能文创解决方案 智能货柜商品分析解决方案 机器阅读理解解决方案 多模态检索解决方案 工业质检解决方案 图像内容风控解决方案 ...

使用须知

若您首次搭建推荐系统,缺乏相关技术经验,且前期存在算法、工程人力不足的情况,我们建议您优先启用端到端行业推荐服务AIRec服务对接,待您已具备相关技术人员,并希望自主掌控推荐链路,我们建议您按照如下步骤进行评估,并与阿里侧架构...

选型指导

推荐全链路深度定制开发平台PAIREC选型主要包括如下两个部分:一、服务选型 为便于开发者更加便捷地使用服务,将为企业开发者提供3种不同的推荐算法服务。序号 服务类型 说明 目录价 1 标准版服务 推荐引擎配置 服务发布管理 指标注册与...

推荐算法定制概述

EasyRec是一款用于推荐场景的深度学习算法框架,其使用方法简单,提供了丰富的模型和功能,可以满足您对于个性化推荐的需求。在推荐场景中,深度学习具有很多优点,包括可以处理大规模的数据和复杂的模型,能够捕捉更高层次的特征信息,...

AIRec智能推荐效果评估指南与策略调整介绍

算法调优 算法调优指的是通过对AIRec推荐算法的召回链路进行参数调整,从召回算法层面对推荐出的结果进行调优,算法调优依赖于实验平台功能,目前仅算法配置版实例可支持。此外,如您有更个性化的算法调优需求,也可以联系我们进一步沟通。...

选型介绍

商用类型 阿里云智能推荐AIRec主要支持三种商用版本,分别为行业运营版、算法配置版和冷启动版。这三种版本的区别如下:项目明细 行业运营版 算法配置版 配额 包月QPS(单位:次/秒)5 10-500 弹性QPS(单位:次/秒)0-30 0-包月QPS配额 ...

推荐解决方案综述

推荐系统和搜索引擎是现代App解决信息过载的标配系统,如果从零开发推荐系统,不仅需要耗费大量金钱和时间,而且很难满足快速上线推荐系统及不断迭代各种算法的业务要求。本文为您介绍如何使用阿里云产品创建推荐系统的数据和模型,从而...

什么是推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC

推荐全链路深度定制开发平台PAI-REC(PAI是Platform of AI的缩写,Rec即Recommendation的简称),是适用于企业开发者自主搭建、开发、迭代、运维的一整套推荐系统平台级服务。推荐系统是一个比较复杂的系统化工程,推荐系统分为离线、在线...

Designer概述

同时,Designer中内置了丰富且成熟的机器学习算法,覆盖商品推荐、金融风控及广告预测等场景,支持基于MaxCompute、通用训练资源、Flink等计算资源进行大规模分布式运算,可以快速满足不同方向的业务需求。Designer&PAIFlow产品架构 ...

获取推荐结果

概述 本篇文档将介绍如何从AIRec智能推荐服务获取推荐结果数据,当您请求获取推荐结果的接口时,推荐结果数据将以JSON格式回传给您。本篇文档内容适用版本:行业运营版、算法配置版。参数说明 参数 类型 描述 是否必填 备注 userId string ...

数据对接期

曝光数据作为用户后续任何行为数据的前提,对于智能推荐算法来说是必须的,但如果您暂时没有办法提供准确的曝光数据,您可以选择让AIRec智能推荐自动补足曝光数据,以快速启动实例。如您需要开启此功能:操作设置:在智能推荐控制台中,...

新功能发布记录

2022.07.16 所有用户 通过实例运营策略提升推荐结果多样性 通过选投策略配置,快速搭建推荐场景 ​ 个性化推荐开关控制 可根据终端用户是否允许系统进行个性化推荐,进行策略调整,当用户关闭个性化推荐时,支持通过传参的方式通知AIRec,...

PAI语法

PAI组件包括数据预处理、特征工程、统计分析、异常检测、推荐算法、时间序列、视觉类算法、语音类算法等。不同的PAI组件,其调用参数一般不同,通常情况下,PAI命令调用语法格式如下所示。PAI-name COMPONENT[-project algo_public][-...

数据源

完成基本信息配置后,需要向AIRec传入行为/用户/物品数据,这是推荐算法运行过程必要的输入。本文主要介绍数据源的管理和数据接入环节常见问题的诊断方法。一、原始数据源配置 AIRec有两类数据源:启动数据源和实时数据源。启动数据源是在...

自定义召回模型

智能推荐算法平台已经将包含数据和完整使用链路的推荐召回案例内置于模板业务节点中。在画布左上角的“商品推荐召回模型”,右键从模板创建。会生成如下图所示的实验,先点击运行按钮执行实验。右键数据源,点击查看数据。数据源:本数据源...

PAI-REC推荐算法定制的最佳实践文档

阅读指引:为方便用户快捷体验PAI-REC产品,本文提供了一份公开数据集,用户可按照文档说明按步体验PAI-REC推荐算法定制的召回、特征工程、精排等关键功能的配置,生成代码并部署到 DataWorks 相应的业务流程中。1.克隆公开数据集 我们在可...

概述

Row-oriented AI NL2BI:用自然语言实时查看BI报表 典型解决方案 ID-Mapping在游戏领域的解决方案 通义千问大模型数据推理和交互 核心算法 LightGBM算法 DeepFM算法 K均值聚类算法(K-Means)随机森林回归算法(Random Forest Regression)...

如何选择合适的文件系统?

POSIX 客户端 Linux推荐)和Windows Windows(推荐)和Linux Linux推荐)和Windows Windows(推荐)和Linux Linux推荐)和Windows Windows(推荐)和Linux Linux Linux Linux Linux 目前,仅支持搭配PAI灵骏智算服务使用,不支持ECS...

电商网站智能推荐

电商网站智能推荐基于阿里巴巴的大数据和人工智能技术,结合在电商行业的多年积累,为开发者提供个性化推荐服务,提升商品的购买率和转化率。概述 本实践以电商网站为例,通过日志服务采集日志,将RDS作为后端数据服务、MaxCompute作为数据...

基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回

本文为您介绍如何使用二部图GraphSAGE算法,快速生成推荐召回场景中的User和Item向量。背景信息 图神经网络是深度学习的热点发展方向,PAI开源Graph-Learn框架,提供大量图学习算法。二部图GraphSAGE是经典的图神经网络算法,而GraphSAGE为...

行业算法模型介绍

智能推荐根据不同的行业提供了归档的如下几类算法模型,您可以通过在线实验平台的实验参数配置针对性的进行开启或关闭以及具体算法子类型的优化。一、基于物品的协同过滤算法 协同过滤算法主要分为基于物品的协同过滤算法、基于用户的协同...

FM算法

FM(Factorization Machine)算法兼顾特征之间的相互作用,是一种非线性模型,适用于电商、广告及直播的推荐场景。组件配置 Designer 提供的FM算法模板包括FM训练和FM预测组件,您可以在原PAI-Studio控制台首页的 FM算法实现推荐模型 区域...

策略配置

概述 在“策略配置”页面下,您可以分别查看并配置全局(即整个实例)推荐策略,也可以配置指定某个场景下的推荐策略。可配置策略包括去重规则、多样性规则、业务指标定义、体验优化规则等。您可以根据自身业务特点配置推荐策略,从而使...

Linux系统挂载SMB协议文件系统

由于Linux系统对SMB协议的兼容程度较低,建议仅在需要跨操作系统共享数据的情况下使用Linux系统挂载SMB协议文件系统。本文主要介绍如何将SMB协议文件系统挂载至云服务器ECS(Linux)上并执行读写操作。前提条件 在创建SMB协议文件系统的...

安装并登录ossbrowser

Linux x64 oss-browser-linux-x64.zip 说明 不推荐Linux x64使用ossbrowser。建议您在Windows或者macOS,使用ossbrowser。Linux x64发行版本众多,需要安装图形界面和多种依赖文件。本文以CentOS 7、CentOS 8、Ubuntu 14等为例说明如何...

Designer使用案例汇总

基于二部图GraphSAGE算法实现推荐召回 介绍如何使用二部图GraphSAGE算法,快速生成推荐召回场景中的User和Item向量。使用EasyRec构建推荐模型 以读取MaxCompute表数据为例,介绍如何使用EasyRec进行模型训练、配置任务例行化及部署模型。...

Contextual Bandit 算法

LinUCB算法的优势:计算复杂度与arm的数量成线性关系 支持动态变化的候选arm集合 参考资料 Contextual Bandit算法推荐系统中的实现及应用 在生产环境的推荐系统中部署Contextual bandit算法的经验和陷阱 Using Multi-armed Bandit to ...

远程连接方式概述

实例操作系统 远程连接方式 Linux Workbench 具体操作,请参见 方式一:通过控制台使用Workbench远程连接Linux服务器(推荐)。PuTTY等客户端工具 方式二:在Windows环境中远程连接Linux服务器。方式三:在Linux或Mac OS环境中远程连接...

远程连接Linux服务器

您可以通过轻量应用服务器管理控制台或者第三方客户端工具远程连接Linux服务器。本文主要介绍如何远程连接Linux服务器。前提条件 待连接的Linux轻量应用服务器的状态为 运行中。如果您需要使用密码的方式远程连接服务器,确保已设置服务器...

使用协同过滤实现商品推荐

本文为您介绍如何使用协同过滤算法实现商品推荐。背景信息 数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的案例。尿布与啤酒看似毫不相关的商品,当超市将其摆放至相邻货架时,会大幅度提高二者销量。您可以通过数据挖掘中的协同过滤算法挖掘商品...

组件参考:所有组件汇总

推荐方法 FM算法 FM(Factorization Machine)算法兼顾特征之间的相互作用,是一种非线性模型,适用于电商、广告及直播的推荐场景。ALS矩阵分解 交替最小二乘ALS(Alternating Least Squares)算法的原理是对稀疏矩阵进行模型分解,评估...

创建和管理IPsec连接(双隧道模式)

说明 如果VPN网关实例的带宽规格为200 Mbps及以上,推荐使用 aes、aes192、aes256 加密算法,不推荐使用 3des 加密算法。aes是一种对称密钥加密算法,提供高强度的加密和解密,在保证数据安全传输的同时对网络延迟、吞吐量、转发性能影响较...

苹果ATS证书的选择及配置

证书的哈希算法和密钥长度 哈希算法:上述推荐的证书品牌使用的哈希算法都是SHA256或者更高强度的算法,符合ATS的要求。密钥长度:如果您选择使用系统生成CSR的方式,系统生成的密钥采用的是2,048位的RSA加密算法,完全符合ATS的要求。如果...
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