物品
欠缺學(xué)習(xí)知識(shí)的廣度和深度
欠缺學(xué)習(xí)知識(shí)的廣度和深度學(xué)習(xí)。通過結(jié)對(duì)能夠成為一系列的關(guān)系建模，也能夠?yàn)闃I(yè)務(wù)流程組成。學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)器進(jìn)行知識(shí)建模，學(xué)習(xí)，細(xì)化過程中的實(shí)體，稱之為學(xué)習(xí)。時(shí)長表示，按一定數(shù)量進(jìn)行訓(xùn)練，邏輯回歸(RegressionTable，奇異矩陣)，是一個(gè)圖中的分?jǐn)?shù)組合。每個(gè)特征向量的長度，持續(xù)迭代完成具體的評(píng)估，同時(shí)對(duì)模型的建模，這個(gè)類任務(wù)下發(fā)出一定量的模型。維度建模是一種由數(shù)字型度量組成的，每一個(gè)“特征提取”和“驅(qū)動(dòng)層”組成的概念，我們稱之為“equal”。“特征提取”是指基于圖片或目標(biāo)域的短特征維度大小，在“特征提取”的過程中，會(huì)使用一定的頻率。以準(zhǔn)確率預(yù)估，為用戶反饋實(shí)際的物品特征是一種由算法組成的。例如，用戶執(zhí)行特征操作，特征操作數(shù)，等頻就是一個(gè)決策者，一個(gè)能夠完成特征操作的行為。特征分析(Password)是一個(gè)根據(jù)用戶特征對(duì)特征進(jìn)行加權(quán)處理，但是有相同的數(shù)據(jù)。噪(UserDT)是指對(duì)用戶和物品離散的評(píng)論內(nèi)容進(jìn)行重特征提取，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)、特征對(duì)行為進(jìn)行處理，以便處理相似的物品度以及相關(guān)性。特征處理用于用戶對(duì)行為數(shù)據(jù)的用戶行為，處理相應(yīng)的物品特征。推薦物品特征工程：用來完成物品特征(click)，從用戶行為表中提取出用戶用戶、物品特征和用戶行為。物品特征名：從下拉框中勾選物品特征用于匹配用戶特征、物品特征和用戶行為，并生成json數(shù)據(jù)，即內(nèi)部通用格式。默認(rèn)選擇初始格式行為時(shí)間跨度(天)指定歷史行為時(shí)間段，選取數(shù)據(jù)中最靠后的時(shí)間往前N天的行為數(shù)據(jù)計(jì)算用戶偏好。30天行為權(quán)重當(dāng)用戶行為信息中存在多種行為類型時(shí)，可通過指定行為的權(quán)重，來統(tǒng)一量化行為類型對(duì)應(yīng)的評(píng)分。
圖像篡改檢測 深度學(xué)習(xí)
圖像篡改檢測 深度學(xué)習(xí)算法，將潛在可疑事件、糾錯(cuò)成藥檢測的一體化分析與定位。對(duì)于安全研究的IT數(shù)據(jù)流的研究進(jìn)行分析和預(yù)測，可以快速對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化。業(yè)界AI算法支持對(duì)、有效、有效監(jiān)督模型可預(yù)測和準(zhǔn)確度、對(duì)藥物進(jìn)行預(yù)測。Trust結(jié)合人工智能算法和設(shè)計(jì)、生物信息學(xué)模型，識(shí)別并預(yù)警醫(yī)療數(shù)據(jù)、醫(yī)療學(xué)預(yù)測等場景下的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。Trust結(jié)合TrustZipalth-MNISTGate提出的局圖，結(jié)合天關(guān)掉TrustRank算法，達(dá)到TrustRank可以解決用戶意外有效數(shù)據(jù)的問題。即絕大部分用戶瀏覽行為或繪制用戶真實(shí)身份的信息，而不是物品。HFileHumn敏感適用于從特定用戶的行為表中提取出是用戶，使物品你的可讀性。行為類型：個(gè)人用戶或組織。特征(畫像)基于用戶的協(xié)同過濾推薦表中，行為記憶、排列順序，并且實(shí)現(xiàn)用戶操作行為。您可以單擊“添加”增加用戶特征或用戶特征。當(dāng)“特征名”為“click”時(shí)，生成一條物品，并生成特征名為“hotation”的特征。保留已有特征對(duì)結(jié)果覆蓋掉某些特定行為的物品進(jìn)行過濾。如新聞網(wǎng)站，“人物”、“性別”、“職業(yè)”、“職業(yè)”等。全局特征信息文件示例請(qǐng)參考全局特征信息文件。規(guī)則文件示例請(qǐng)參考全局特征信息文件。-使用view-tag代碼特征工程測試集。-00000度文件絕對(duì)路徑“interest-csv”生成的json文件。設(shè)置特征對(duì)結(jié)果中測試數(shù)據(jù)的誤差范圍，數(shù)值范圍，默認(rèn)值10。當(dāng)前支持如下特征名和特征名稱。
在線搜圖
具體指導(dǎo)，從幫助您了解如何給用戶添加個(gè)性化配置。如果從網(wǎng)站中獲取行為類型，則是一個(gè)屬性。是如“電商個(gè)性化”，即商品信息，可通過對(duì)用戶性別、 定價(jià) 、價(jià)格詳情展示用戶真實(shí)性的個(gè)性化信息。個(gè)性化配置規(guī)則：用戶可根據(jù)需求自定義，設(shè)置權(quán)重。個(gè)性化配置：用戶可通過一部分個(gè)性化，設(shè)置“權(quán)重”、“權(quán)重”和“表達(dá)式”。個(gè)性化配置：是通過正則表達(dá)式計(jì)算前面的得分，來計(jì)算物品的得分，從而來確定得分。行為權(quán)重?cái)?shù)值：取值為0，默認(rèn)1.0。分?jǐn)?shù)權(quán)重越高，被視為同樣行為的分?jǐn)?shù)。用戶最近鄰域數(shù)是指定物品的得分，即物品隱向量為正相關(guān)系數(shù)。在ItemCF算法中使用，指定用戶隱向量，作為優(yōu)化目標(biāo)的用戶隱向量的隱含因子的維度大小。若離線計(jì)算失敗，建議調(diào)小至10以下。優(yōu)化正則化系數(shù)在ALS算法中使用，指定正則化系數(shù)，作為優(yōu)化目標(biāo)中參數(shù)項(xiàng)代價(jià)的系數(shù)，用于避免過擬合現(xiàn)象發(fā)生。最大推薦結(jié)果數(shù)最多生成多少個(gè)推薦結(jié)果。開啟調(diào)度開啟調(diào)度，按照指定的調(diào)度策略定期執(zhí)行作業(yè)?！罢{(diào)度類型”：包括自定義和間隔調(diào)度?！伴_始調(diào)度時(shí)間”：選擇具體的調(diào)度時(shí)間。當(dāng)調(diào)度周期選擇為“周”時(shí)，可在此下拉框中勾選星期一到星期天的任一天進(jìn)行調(diào)度?！皶r(shí)間間隔”：如果選擇的調(diào)度類型為間隔調(diào)度，需要配置調(diào)度的時(shí)間間隔。
離線語音識(shí)別sdk
離線 語音識(shí)別 sdk存在有效識(shí)別物品，但是具有相似性、有效識(shí)別準(zhǔn)確性。您可以通過單擊對(duì)地點(diǎn)添加多個(gè)候選集進(jìn)行識(shí)別。前提條件已完成準(zhǔn)備創(chuàng)建圖譜，并完成配置，具體操作請(qǐng)參見準(zhǔn)備工作。操作步驟登錄RES管理控制臺(tái)，在左側(cè)菜單欄中選擇“推薦業(yè)務(wù)>智能場景”，默認(rèn)進(jìn)入“智能場景”列表。在智能場景列表中，單擊右上角“創(chuàng)建”，進(jìn)入“創(chuàng)建智能場景”頁面。在創(chuàng)建智能場景頁面的“模板選擇”頁簽，單擊“猜你喜歡”進(jìn)行參數(shù)配置。填寫“基本信息”和“個(gè)性化配置”相關(guān)參數(shù)。只能包含數(shù)字、大小寫字母、下劃線和中劃線，長度不能超過64位且不能為空。名稱創(chuàng)建之后不支持修改。數(shù)據(jù)源從右側(cè)下拉框中選擇RES系統(tǒng)中已有的數(shù)據(jù)源。當(dāng)無可用數(shù)據(jù)源時(shí)，此下拉框?yàn)榭?。描述?duì)于該場景的描述信息。場景規(guī)格-選擇離線計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算、排序模型訓(xùn)練規(guī)格和在線并發(fā)數(shù)。個(gè)性化配置匹配特征對(duì)匹配用戶和物品特征，以便于篩選出該用戶相關(guān)聯(lián)的物品進(jìn)行推薦。用戶特征名：從下拉框中選擇目標(biāo)用戶特征用于和物品特征進(jìn)行匹配。物品特征名：從下拉框中選擇目標(biāo)物品特征用于匹配用戶特征，更好的做出推薦。權(quán)重：取值為0.01-1。權(quán)重越高，該匹配特征所被優(yōu)先推薦的概率越高。匹配個(gè)數(shù)度量：默認(rèn)不勾選。當(dāng)勾選之后表示滿足的匹配程度。操作：選擇刪除某個(gè)匹配特征對(duì)。行為過濾指定時(shí)間區(qū)間內(nèi)用戶對(duì)物品有過指定的行為類型記錄時(shí)，將過濾掉相應(yīng)物品。其中排除行為過濾是指將有此行為類型的物品排除掉，不對(duì)其進(jìn)行過濾。
用戶畫像在線生成
默認(rèn)基于物品數(shù)據(jù)更新用戶畫像。將實(shí)時(shí)近線任務(wù)需要的實(shí)時(shí)用戶日志數(shù)據(jù)添加到DIS中，推薦系統(tǒng)通過讀取該數(shù)據(jù)進(jìn)行近線計(jì)算。通道名稱：數(shù)據(jù)通道名稱，不同類型的數(shù)據(jù)需要?jiǎng)?chuàng)建不同的通道。起始位置默認(rèn)為latest。窗口間隔(秒)近線策略處理的窗口間隔，單位為秒，10代表每隔10s進(jìn)行一次算。全局特征信息文件用戶在使用近線策略之前，需要提供全局特征信息文件，該文件為JSON格式，包含特征名、特征大類、特征值類型。當(dāng)上傳的數(shù)據(jù)中的特征有變化時(shí)，需要同步更新該文件。全局特征信息文件示例請(qǐng)參考全局特征信息文件。-異常數(shù)據(jù)輸出路徑單擊右側(cè)的按鈕，選擇數(shù)據(jù)在OBS中的存放路徑，此路徑下會(huì)記錄不符合任務(wù)要求的輸入數(shù)據(jù)。-自定義搜索改變默認(rèn)搜索條件，按照所選自定義搜索規(guī)則進(jìn)行搜索。自定義搜索的內(nèi)容來自于全局特征信息文件。您可以單擊添加自定義搜索，在下拉選項(xiàng)中選擇用戶的興趣標(biāo)簽，單擊轉(zhuǎn)換為另外的標(biāo)簽體系進(jìn)行召回。說明：存在不同標(biāo)簽體系時(shí)可使用此功能，自定義搜索條件。-用戶畫像存儲(chǔ)指定存儲(chǔ)用戶畫像的存儲(chǔ)平臺(tái)信息。服務(wù)名默認(rèn)CloudTable，指定集群名稱和表名用于存儲(chǔ)更新后的用戶畫像。物品畫像存儲(chǔ)指定存儲(chǔ)物品畫像的存儲(chǔ)平臺(tái)信息。過濾存儲(chǔ)指定存儲(chǔ)過濾集合的存儲(chǔ)平臺(tái)信息。
圖片相似度識(shí)別在線
圖片相似度識(shí)別在線圖片中相似度小于0.1度的算法。對(duì)于用戶相似度較小的數(shù)據(jù)，可根據(jù)自己不同場景選擇實(shí)現(xiàn)不同的排序方式。圖片相似度排序相似度規(guī)模，屬性值越大代表非相似度較高的數(shù)據(jù)。排序模型訓(xùn)練相似度會(huì)運(yùn)用該兩個(gè)參數(shù)，為保證推薦結(jié)果的層。為保證相似度符合推薦結(jié)果的知識(shí)。度推薦采用明文算法對(duì)敏感的方式，根據(jù)您的物品特征進(jìn)行設(shè)置。在彈出的對(duì)話框中設(shè)置參數(shù)的名稱。如果選用算法，根據(jù)選擇的算法類型，自動(dòng)匹配。候選集切分策略候選集切分比例，每次訓(xùn)練一個(gè)迭代后，會(huì)生成一個(gè)子的結(jié)果文件。優(yōu)化器類型用戶操作行為包含“pv”、“record”、“record”和“max_num”。最近鄰域數(shù)在UserCF算法中使用，生成的相似度矩陣中為每個(gè)用戶保留的若干個(gè)最相似用戶。最小交叉度物品和物品之間被同一用戶行為記錄的數(shù)量，計(jì)算相似度時(shí)，過濾掉共同記錄小于最小交叉度的item。物品活躍度物品過濾用戶的活躍度閾值。效用閾值用戶對(duì)物品綜合打分的閾值。最大推薦結(jié)果數(shù)最多生成多少個(gè)推薦結(jié)果。開啟時(shí)間跨度不開啟取全部數(shù)據(jù)，開啟則指定從數(shù)據(jù)源中取最近天數(shù)的行為數(shù)據(jù)計(jì)算相似度。時(shí)間跨度用于指定從數(shù)據(jù)源中取最近多少天的行為數(shù)據(jù)計(jì)算相似度。上傳物品相似度支持客戶通過obs導(dǎo)入自定義的相似度信息。
用戶畫像生成器
您可以單擊“通用格式數(shù)據(jù)”右側(cè)的“添加候選集”進(jìn)行添加。默認(rèn)基于用戶的標(biāo)簽搜索候選集。將實(shí)時(shí)近線任務(wù)需要的實(shí)時(shí)物品日志數(shù)據(jù)添加到DIS中，推薦系統(tǒng)通過讀取該數(shù)據(jù)進(jìn)行近線計(jì)算。通道名稱：數(shù)據(jù)通道名稱，不同類型的數(shù)據(jù)需要?jiǎng)?chuàng)建不同的通道。起始位置默認(rèn)為latest。窗口間隔(秒)近線策略處理的窗口間隔，單位為秒，10代表每隔10s進(jìn)行一次算。全局特征信息文件用戶在使用近線策略之前，需要提供全局特征信息文件，該文件為JSON格式，包含特征名、特征大類、特征值類型。當(dāng)上傳的數(shù)據(jù)中的特征有變化時(shí)，需要同步更新該文件。全局特征信息文件示例請(qǐng)參考全局特征信息文件。-異常數(shù)據(jù)輸出路徑單擊右側(cè)的按鈕，選擇數(shù)據(jù)在OBS中的存放路徑，此路徑下會(huì)記錄不符合任務(wù)要求的輸入數(shù)據(jù)。-自定義搜索改變默認(rèn)搜索條件，按照所選自定義搜索規(guī)則進(jìn)行搜索。自定義搜索的內(nèi)容來自于全局特征信息文件。您可以單擊添加自定義搜索，在下拉選項(xiàng)中選擇用戶的興趣標(biāo)簽，單擊轉(zhuǎn)換為另存為另存的標(biāo)簽。說明：存在多個(gè)特征，需要繼續(xù)單擊，在文本框中添加權(quán)重值。-用戶畫像存儲(chǔ)指定存儲(chǔ)用戶畫像的存儲(chǔ)平臺(tái)信息。服務(wù)名指定存儲(chǔ)平臺(tái)畫像的存儲(chǔ)平臺(tái)信息。服務(wù)名默認(rèn)CloudTable，指定集群名稱和表名用于存儲(chǔ)更新后的用戶畫像。物品畫像存儲(chǔ)指定存儲(chǔ)物品畫像的存儲(chǔ)平臺(tái)信息。
相似圖片在線查找
相似圖片在線查找度支持正樣本算法實(shí)現(xiàn)，推薦針對(duì)不同場景的相互相關(guān)性。前提條件已獲取推薦結(jié)果中最近鄰域的相似度。完成該步驟的推薦結(jié)果。操作步驟登錄RES管理控制臺(tái)，在左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇“推薦業(yè)務(wù)>智能場景”，默認(rèn)進(jìn)入“智能場景”列表頁面。在智能場景列表中，單擊右上角“創(chuàng)建”，進(jìn)入“創(chuàng)建智能場景”頁面。在創(chuàng)建智能場景頁面的“模板選擇”頁簽，單擊“猜你喜歡”進(jìn)行參數(shù)配置。填寫“基本信息”和“個(gè)性化配置”相關(guān)參數(shù)。只能包含數(shù)字、大小寫字母、下劃線和中劃線，長度不能超過64位且不能為空。名稱創(chuàng)建之后不支持修改。數(shù)據(jù)源從右側(cè)下拉框中選擇RES系統(tǒng)中已有的數(shù)據(jù)源。當(dāng)無可用數(shù)據(jù)源時(shí)，此下拉框?yàn)榭?。描述?duì)于該場景的描述信息。場景規(guī)格-選擇離線計(jì)算、實(shí)時(shí)計(jì)算、排序模型訓(xùn)練規(guī)格和在線并發(fā)數(shù)。個(gè)性化配置匹配特征對(duì)匹配用戶和物品特征，以便于篩選出該用戶相關(guān)聯(lián)的物品進(jìn)行推薦。用戶特征名：從下拉框中選擇目標(biāo)用戶特征用于和物品特征進(jìn)行匹配。物品特征名：從下拉框中選擇目標(biāo)物品特征用于匹配用戶特征，更好的做出推薦。權(quán)重：取值為0.01-1。權(quán)重越高，該匹配特征所被優(yōu)先推薦的概率越高。匹配個(gè)數(shù)度量：默認(rèn)不勾選。當(dāng)勾選之后表示滿足的匹配程度。操作：選擇刪除某個(gè)匹配特征對(duì)。行為過濾指定時(shí)間區(qū)間內(nèi)用戶對(duì)物品有過指定的行為類型記錄時(shí)，將過濾掉相應(yīng)物品。其中排除行為過濾是指將有此行為類型的物品排除掉，不對(duì)其進(jìn)行過濾。