推荐算法定制概述

为了演示如何使用Designer中EasyRec组件来完成推荐算法中特征工程、样本生成、排序、向量召回、模型评估等功能,PAI准备了以下几个案例帮助您更好的理解以上功能:特征工程 排序 DSSM向量召回 基于etrec的U2I2I召回 以上案例中的代码均来自...

推荐算法定制的最佳实践文档

本文的目标:提供一份公开数据集,用户可按照文档一步步体验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,生成代码并部署代码到 DataWorks 上面。同时我们提供补数的流程图,方便用户按照顺序执行补数任务。1.克隆公开数据...

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...

行业运营版功能详解

快速上手接入 算法能力开箱即,开发侧只要完成数据推送以及获取推荐结果的开发,成功后即可上手使用推荐算法,后续调优均可在AIRec控制台完成,运营人员也可以自如操作。接入完成后,控制台可以直接进行推荐测试:丰富的运营工具 AIRec...

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...

AIRec智能推荐效果评估指南与策略调整介绍

二、评估指标 一般从业务提升角度来讲,使用推荐算法的目的为:1、从海量商品中,聚焦到每个用户,千人千面的筛选出符合每个用户喜好的个性化内容,以提高用户浏览意愿;2、推荐用户感兴趣的商品,提高用户浏览粘度,避免用户因看不到感...

更新EasyRec配置文件

本示例使用推荐算法定制-向量召回 案例节点 11_rec_sln_demo_dssm_recall_v1_update_config 配置的tar文件。单击 运行工作流。工作流运行结束后,您可以在参数 easyrec配置文件输出路径 配置的OSS路径下,查看输出的EasyRec配置文件。相关...

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...2.置顶物品由于下架或者过期导致的失效情况,系统将自动用算法推荐的结果在置顶物品后面补位。

通过阿里云百炼搭建专属大模型应用

参数 说明 向量维度 包含:通用文本向量(1536)算法自定义向量(1024)推荐使用算法自定义向量(1024)。中文分词器 仅支持默认分词器。区域 AnalyticDB PostgreSQL版 实例所在的地域。目前仅支持 北京。选择实例 选择 AnalyticDB ...

坑位策略

2.由于下架或者过期导致坑位内所有物品失效的情况下,系统将自动用算法推荐的结果补位。3.开启曝光过滤功能后(即去重规则:推荐过的物品一段时间内不再推),坑位内的物品推荐完后会自动重复推荐,此时曝光过滤功能在坑位内不再生效。4....

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...

算法说明

文本分析算法概述 在 日志模板发现 阶段,您可以使用 日志聚类算法 或者 模板发现算法 离线构建日志模板库。在 日志模板匹配 阶段,您可以使用 相似度聚类算法、哈希聚类算法 或者 相似度聚类算法 在线监控日志数据。文本分析中的算法采用...

推荐解决方案综述

深度学习推荐算法 在PAI-TensorFlow基础上,PAI开发了经典的深度学习推荐算法,即源码级开源的DeepFM代码,详情请参见 使用TensorFlow实现分布式DeepFM算法。DeepFM中详细描述了读取MaxCompute数据表、特征处理、构造Graph、训练及评估等...

选型介绍

选型建议 行业运营版:建议想要补全推荐算法能力,希望便捷快速的上手使用,同时不需要有过多算法调参能力的客户使用。我们有丰富的运营工具可以供运营与业务人员方便的进行策略效果调优。算法配置版:建议想要补全或增强推荐算法能力,...

算法说明

由于维度组合数量较多,下探分析算法使用一些启发式策略提高筛选候选根因维度的速度。更多信息,请参见 HotSpot、Squeeze。场景说明 下探分析算法监控异常事件,适用于多维指标时序数据的根因定位。例如监控网站流量异常,分析流量异常时是...

使用协同过滤实现商品推荐

在工作流列表,选择推荐算法-商品推荐工作流,单击 进入工作流。系统根据预置的模板,自动构建工作流,如下图所示。区域 描述 ① 根据关联规则生成推荐列表。将7月份之前的购物行为作为数据源,先通过SQL脚本获取用户购买行为数据,再使用...

Contextual Bandit 算法

利用 Bandit 算法设计的推荐算法可以较好地解决上述问题。根据是否考虑上下文特征,Bandit算法分为context-free bandit和contextual bandit两大类。算法伪代码(single-play bandit algorithm):与传统方法的区别:每个候选商品学习一个...

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:...

性能数据

操作类型 API接口 计算性能为1000(次/秒)计算性能为2000(次/秒)计算性能为4000(次/秒)计算性能为10000(次/秒)计算性能为20000(次/秒)处理对称算法 使用对称密钥对数据进行加密解密、生成数据密钥等操作。列表中的API接口共享这一...

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...

Designer概述

区分类型 详情 从使用场景来区分 传统机器学习组件 包括数据预处理、特征工程、统计分析、异常检测、推荐算法、时间序列及网络分析等算法组件。深度学习框架组件 包括基于PAI-Easy系列的视觉类算法、语音类算法、自然语言处理算法,以及...

使用须知

3 机器学习PAI 建模、编辑和调度特征工程、样本和模型训练的代码 4 对象存储OSS 存储模型的checkpoint和save model文件,配置文件等 5 推荐全链路深度定制开发平台PAIRec 数据诊断、推荐算法定制、推荐引擎管理、a/b testing实验和报表管理...

实验参数配置

算法策略 面向算法同学开放的业务策略集合,直接影响推荐算法的效果,需要通过实验经过一段时间对效果的验证后,才允许在场景内推全实验。配置 算法策略的一个配置项。配置key 配置项的标识。召回表 用于召回的数据表,可描述物品与物品...

I-V曲线诊断

本文介绍光伏智能运维的IV曲线诊断算法使用的相关说明。查看基本信息 在 物联网平台控制台 的 实例概览 页面,单击目标企业版实例卡片。在左侧导航栏,选择 数据服务>数据智能。在算法模板列表中找到 I-V曲线诊断,单击右侧操作列的 查看。...

应用场景

商品推荐 基于图的推荐算法是当前推荐系统中的一种重要的技术方向,在兼顾了推荐精度的同时,还能让模型具备较好的可解释性。通过图的共性关系发现和分析方法,通过计算共同邻居数进行相似节点推荐。适用于电商、保险的商品推荐场景。社交...

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...

什么是DataTrust

产品核心优势 安全性高 DataTrust,拥有全链路数据保护和权限管理机制,在数据的数据源调取、算法使用算法变更环节,隐私计算都会发起授权,需要数据合作方进行确认审批,保证数据的使用不会出现数据合作预期之外的场景,全程清晰可见。...

快速启动AIRec冷启动版

使用智能推荐冷启动版服务时,您需要上传三张表的数据,分别为用户表、物品表、与行为表,上传规范详见:冷启动版数据规范 说明 行为表需要圈选至少20万用户的历史行为数据上传,作为初始数据用于训练模型,以便提供后续推荐算法服务,同时...

使用自定义组件

您可以根据具体算法使用场景自定义算法组件,自定义组件创建成功后即可在 Designer 中使用该组件进行模型训练。本文以创建PyTorch类型的自定义组件为例,为您介绍如何在 Designer 中使用自定义组件。使用限制 仅支持在Designer中使用通用...

新建及管理动态脱敏规则

脱敏算法 带标记 的算法为高级算法,需要数据所在项目安装安全函数后才能使用,否则会被降级为默认脱敏方式(md5)。脱敏算法包括 遮盖掩码、哈希脱敏、加密 和 其他。系统内置安全算法需配置参数的算法如下:哈希脱敏 需配置脱敏密钥的...

CreateRootCACertificate-创建根CA证书

密钥算法使用<加密算法>_<密钥长度>格式表示。取值:RSA_1024:对应签名算法为Sha256WithRSA。RSA_2048:对应签名算法为Sha256WithRSA。RSA_4096:对应签名算法为Sha256WithRSA。ECC_256:对应签名算法为Sha256WithECDSA。ECC_384:对应...

人群预测

算法模型训练成功后,您可以使用算法模型进行复购预测,得到用户的未来N天购买概率。说明“未来N天”是指以算法模型使用的行为数据集的最近行为时间为基准,从该天起的未来N天,N的取值已在创建算法模型时设置。例如:今天是20210910,行为...

什么是公钥和私钥?

使用密钥对的时候,如果其中一个密钥加密一段数据,只能使用密钥对中的另一个密钥才能解密数据。例如:公钥加密的数据必须对应的私钥才能解密;如果私钥进行加密也必须使用对应的公钥才能解密,否则将无法成功解密。SSL证书的原理 ...

算法管理

计算服务使用算法对视频流分析计算,输出结构化数据或其他算法结果。算法信息主要包括算法能力集(算法支持的视频检测及分析能力)、算法能力值(算法最多支持的可分析视频流数量)、用户自定义的算法名称及版本号以及存储算法包的OSS相关...

服务测试

在获取推荐结果的同时,我们也会返回推荐的原因,这有助于您更好的理解推荐算法的原理,并校验推荐结果是否符合您的业务诉求。例如:常见的推荐原因有热门物品推荐、新品推荐、根据用户历史行为推荐、用户偏好品牌/店铺/标签/频道/作者/...

拒绝推断

算法简介 以信贷场景为例,评分卡模型对用户的偿还、违约情况进行建模时只用到了被放贷的用户数据,而缺少未得到贷款的用户数据,导致模型对全量数据的风险估计不准确,往往过于乐观。拒绝推断可以解决此类样本偏差问题。算法原理 拒绝...

非对称数字签名

例如:签名算法ECDSA_SHA_256需要结合SHA-256摘要算法使用,如果使用SHA-384算法计算摘要,则和ECDSA_SHA_256算法不匹配。示例中均使用SHA-256摘要算法。1.把需要签名的消息“this is message”存入文件message-file.txt:echo"this is ...

CreateSubCACertificate-创建子CA证书

密钥算法使用<加密算法>_<密钥长度>格式表示。取值:RSA_1024:对应签名算法为 Sha256WithRSA。RSA_2048:对应签名算法为 Sha256WithRSA。RSA_4096:对应签名算法为 Sha256WithRSA。ECC_256:对应签名算法为 Sha256WithECDSA。SM2_256:...
共有200条 < 1 2 3 4 ... 200 >
跳转至: GO
产品推荐
云服务器 安全管家服务 安全中心
这些文档可能帮助您
地址标准化 智能开放搜索 OpenSearch 风险识别 物联网智能视频服务 加密服务 弹性公网IP
新人特惠 爆款特惠 最新活动 免费试用