向量介绍
适用场景：100%召回率 劣势：大数据量下效率较低、资源（CPU、内存）消耗较严重 聚类算法 量化聚类（Quantized Clustering）介绍：量化聚类（Quantized Clustering）是阿里巴巴开发的基于kmeans聚类的向量检索算法。先利用向量文档聚类n个...
AutoML使用限制及规格
AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）、Random（随机搜索）、Evolution（演化算法）、GP（贝叶斯优化）、PBT（异步优化算法），以及对应的应用场景。支持地域（region）当前AutoML...
QueryLocationDateClusters-查询时空聚类
查询时空聚类列表信息，支持多种条件，详情请参考请求参数。接口说明 请确保在使用该接口前，已充分了解智能媒体管理产品的收费方式和 价格。调用该接口前，请先通过 CreateLocationDateClusteringTask 接口进行时空聚类。调试 您可以在...
产品改版通知
各版本介绍如下：行业算法版：内置电商、内容等行业搜索算法能力，AI助力搜索业务增长；高性能检索版：一键平滑扩缩容，提供高并发、低延迟、高可用的检索服务；向量检索版：大规模分布式公有云向量检索解决方案；召回引擎版：大规模在线...
API概览
智能管理 智能管理 人脸聚类 人脸聚类 CreateFigureClusteringTask 创建人物人脸聚类任务 创建一个人物人脸聚类任务，通过智能算法，可以在您已索引到数据集的图片中，将属于不同人物的人脸进行聚类分组。CreateFigureClustersMergingTask ...
K均值聚类
是 自动 自动 K-Means算法 elkan K-Means算法 其他参数 参数名 参数描述 模型结果 模型结果展示模型聚类效果以及聚类结果，其中“CH分数（即Calinski-Harabasz指标）”和“轮廓系数”反应聚类效果，值越大，说明聚类效果越好。
PGVector
IVFFLAT是一种基于倒排索引的近似最近邻搜索算法，可以用于高效地查询向量之间的相似度。它将向量空间分为若干个划分区域，每个区域都包含一些向量，并创建倒排索引，用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本，...
量化聚类（Quantized Clustering）配置
类型 默认值 说明 qc.builder.train_sample_count uint32 0 指定训练数据量，如果为0则使用全部数据 qc.builder.thread_count uint32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数 qc.builder.centroid_count string 可选 聚类中心点参数，...
Proxima Builder
如果为0则使用全部数据 proxima.qc.builder.thread_count uint32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数 proxima.qc.builder.centroid_count string 可选 聚类中心点参数，支持层次聚类。层之间用“*”分隔。一层聚类示例：1000 两层...
量化聚类（Quantized Clustering）配置
类型 默认值 说明 qc.builder.train_sample_count uint32 0 指定训练数据量，如果为0则使用全部数据 qc.builder.thread_count uint32 0 构建时开启线程数量，设置为0时为cpu核数 qc.builder.centroid_count string 可选 聚类中心点参数，...
PGVector
IVFFLAT是一种基于倒排索引的近似最近邻搜索算法，可以用于高效地查询向量之间的相似度。它将向量空间分为若干个划分区域，每个区域都包含一些向量，并创建倒排索引，用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本，...
PGVector
IVFFLAT是一种基于倒排索引的近似最近邻搜索算法，可以用于高效地查询向量之间的相似度。它将向量空间分为若干个划分区域，每个区域都包含一些向量，并创建倒排索引，用于快速地查找与给定向量相似的向量。IVFFLAT是IVFADC算法的简化版本，...
时序异常检测的常见问题
当前Lindorm ML主要提供两类算法：统计类算法和分解类算法，更多请参见 时序异常检测算法分类。如果您的数据带有较强的周期性，比如每天或每周在相对固定的时刻出现峰值或者谷值，那么推荐您优先尝试分解类算法（ostl-esd和istl-esd），...
2023年7月19日产品更新公告
具体产品界面如下图所示：模块下线原因：服务能力模块有关功能在产品更新迭代中迁移至 运营中心>问答标注>聚类标注。相较于 服务能力，聚类标注 不仅支持无答案和推荐未点击的用户语句查看，还可直接进行标注操作，优化知识内容，修复...
操作指南
相关文档请参考下表：商品版本 文档 OpenSearch-行业算法版 实例管理 搜索算法中心 统计报表 搜索测试 更多操作参考：行业算法版 OpenSearch-高性能检索版 实例管理 搜索配置中心 统计报表 搜索测试 更多操作参考：高性能检索版 OpenSearch...
GMM聚类
本文为您介绍GMM聚类组件。功能说明 GMM（Gaussian Mixture Model）是一个将事物分解为若干的基于 高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型，混合高斯分布（MoG）由多个混合成分组成，每一个混合成分对应一个高斯分布。当聚类问题中...
基本配置
配置介绍【线上应用配置】当通过首页进入【搜索算法中心-召回配置-基本配置】，选择了“应用名”和“线上应用”，就会显示如上图所示的列表，展示当前应用正在使用的分词配置。线上应用可通过右上角的“线下变更”按钮修改应用结构。【线下...
组件参考：所有组件汇总
K均值聚类 该组件会首先随机选择K个对象作为每个簇的初始聚类中心，然后计算剩余对象与各簇中心的距离，将其分配至距离最近的簇，再重新计算每个簇的聚类中心。DBSCAN 您可以使用DBSCAN组件构建聚类模型。高斯混合模型训练 您可以使用高斯...
基本配置
配置介绍【线上应用配置】当通过首页进入【搜索算法中心-召回配置-基本配置】，选择了“应用名”和“线上应用”，就会显示如上图所示的列表，展示当前应用正在使用的分词配置。线上应用可通过右上角的“线下变更”按钮修改应用结构。【线下...
CreateFigureClusteringTask-创建人物人脸聚类任务
创建一个人物人脸聚类任务，通过智能算法，可以在您已索引到数据集的图片中，将属于不同人物的人脸进行聚类分组。接口说明 请确保在使用该接口前，已充分了解智能媒体管理产品的收费方式和 价格。调用该接口前，请确保您已通过绑定方式...
特征管理
添加特征表 创建 行业模板 之后，进入开放搜索 控制台 页面，左侧导航栏选择：OpenSearch行业算法版>搜索算法中心>特征管理，然后点击 添加特征表 按钮：在添加MaxCompute特征表窗口，填写 特征表名称，选择相应的MaxCompute 数据源，并...
基于文本分析算法实现新闻分类
PAI提供的智能文本挖掘算法可以实现新闻文本分类自动化（包括分词、词型转换、停用词过滤、主题挖掘及聚类等流程）。本工作流首先通过PLDA算法挖掘文章的主题，然后进行主题权重聚类，从而实现新闻自动分类。说明 本工作流数据为虚构数据，...
更新故障复盘改进详情
problemReason":"故障原因A","recentActivity":"2","injectionMode":"1","recoveryMode":"2","discoverSource":1,"userReport":10,"monitorSourceName":"Zabbix","relationChanges":"关联变更","dutyUserId":1231,"replayDutyUserId":1213...
应用场景
行业算法版：版本特性：内置行业查询语义理解、机器学习算法...可灵活支持业务需求的定制开发，及搜索算法快速迭代。典型业务场景：企业信息检索、标签检索、金融研报检索、智能检索等 适用客户：适合数据规模较大，需灵活开发的企业及开发者
支持的数据脱敏算法
本文介绍支持的数据脱敏算法。算法分类 分类描述 算法描述 输入参数 适用类型和典型场景 哈希脱敏 不可逆算法。适用于密码或需要通过对比进行敏感数据确认的场景。支持常见的哈希算法，并支持偏移量（加盐值）配置。MD5 Salt值 敏感类型：...
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][-...
召回定制分析器
功能简介 分词作为搜索引擎中一个重要的基础组件，分词效果会直接影响搜索结果。由于业务场景的多样性，不同行业不同客户都有各自的特殊性，只有具体到客户应用级别的定制分词才能对每一个客户分词效果做到保障。召回定制功能就是由此产生...
自动机器学习（AutoML）
AutoML使用限制及规格 AutoML的使用限制以及规格，包括当前支持的地域，支持的搜索算法TPE、GridSearch（网络搜索）、Random（随机搜索）、Evolution（演化算法）、GP（贝叶斯优化）、PBT（异步优化算法），以及对应的应用场景。...
规格计算器
QC：基于量化聚类的向量检索算法，召回结果正确率极高，占用资源较少，性能较好，在低维度向量数据集上有更好表现,内存及储存占用一般只有Linear和HNSW的1/4,适用于对召回率没有严苛要求的大数据量检索场景。Linear：线性检索，即暴力检索...
黑白名单
创建词典，在搜索算法中心—->搜索引导—->黑白名单，点击“创建”按钮：2.填写相关信息，输入“名称”，选择对应的“类型”【下拉提示白名单/下拉提示黑名单】，点击保存：3.添加干预词条，在黑白名单列表页，找到对应词典，点击【操作】...
Contextual Bandit 算法
与context-free MAB算法对应的是Contextual Bandit算法，顾名思义，这类算法在实现E&E时考虑了上下文信息，因而更加适合实际的个性化推荐场景。其中，T 为实验的总步数；a t*为在时间步时有最大期望收益的arm，不能提前得知。LinUCB算法的...
停用词干预词典
在控制台—->搜索算法中心—->召回配置—->词典管理，创建 停用词词典：填写“名称”，词典类型 选择“停用词”：2.在新建的停用词干预词典里 新增干预词条，例：此处在停用词栏填“的”，干预类型选择“添加”：3.在查询分析界面把刚刚...
时序聚类函数
时序聚类函数针对输入的多条时序数据进行聚类，自动聚类出不同的曲线形态，进而快速找到相应的聚类中心和异于聚类中的其它形态曲线。关于函数的算法及实现原理请参见 LOG机器学习介绍（02）：时序聚类建模。函数列表 函数 说明 ts_density_...
个性化底纹
配置流程 登录 OpenSearch控制台，左侧菜单依次选择 OpenSearch-行业算法版->搜索算法中心->搜索引导->热搜与底纹，选择好对应的OpenSearch应用，再点击 创建：填写 模型名称，模型类型 选择 个性化底纹模型，并选择模型训练的所需数据的 ...
应用场景
日志服务的查询与分析功能提供了十多种机器学习算法，包括单时序数据的多种平滑操作、预测与分解操作，多时序的聚类，多字段的模式挖掘等，可以直接应用在告警监控任务中。更多信息，请参见 机器学习函数。机器学习服务提供流式统计或图...
创建安全联邦学习任务（任务模式）
参数 描述 算法分类 支持的算法分类为FL决策树、FL线性回归、FL逻辑回归、FL深度学习。FL决策树支持的算法为 XGBoostWithDp:Decision_Tree，用于二分类、多分类、回归。FL线性回归支持的算法为 LinearRegressionWithHe:Linear_Regression_...
机器学习
聚类问题：提供K-Means算法实现聚类分析；关联分析：提供Apriori算法实现关联分析，解决如“啤酒与尿布”的关联问题；时序分析：提供ARIMA自回归移动平均模型预测时间序列数据的未来值；其他：数据降维如通过PCA主成分分析模型来提炼主因子...
实时热搜
配置流程 登录 OpenSearch控制台，左侧菜单依次选择 OpenSearch-行业算法版->搜索算法中心->搜索引导->热搜与底纹，选择好对应的OpenSearch应用，再点击 创建：填写 模型名称，模型类型 选择 实时热搜模型，并选择模型训练的所需数据的 热...
故障排查
本文介绍您在使用 ACK Serverless集群 时可能遇到的故障以及解决方案。如果您在使用 ACK Serverless集群 时出现故障，可根据以下故障分类匹配故障场景和解决方案，帮助您快速排查问题，提升运维效率。分类 相关文档 集群资源和集群组件异常...
应用故障自动诊断
在EDAS中进入应用总览页面时，会按照您自定义的时间段对该应用的运行情况做一个自动诊断。...数据支持：这一部分包含了得到推测结论的数据支持，不同故障原因的诊断报告中包含的分析数据将不一样。图 1.故障诊断报告示例图-RT诊断
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