PAI-Rec推荐开发平台-推荐方案定制-数据准备
背景介绍在推荐系统的粗排和精排系统中,一般都需要在用户侧和物品侧设计大量的统计特征、序列特征、组合特征;基于统计特征还可以设计lookup、match特征等衍生特征。例如一个用户侧的偏好类目统计特征f1(KV类型特征),需要经历离线统计、组合为Lookup特征供离线训练;在线推理的时候需要把f1同步...
PAI-Rec推荐开发平台-推荐方案定制-特征配置
接下来需要做“特征配置”。特征配置在推荐方案配置中是一个核心的部分,我们期望通过界面配置出想要的特征,然后自动生成计算的MaxCompute 和Flink的SQL代码,生产出常见的统计特征、序列特征、MinMax特征、偏好KV统计特征,最终输出给向量召回、粗排和精排模型样本。1.常用周期行为类型配置...
PAI-Rec推荐开发平台-推荐方案定制-排序配置
在排序配置中我们选择添加一个“精排”:精排模型名称:字母加下划线,推荐用:${场景名称}_${模型名称}_rank精排目标设置:精排目标可以设置多个目标,包含分类和回归目标,详情如下:分类目标精排目标名称自定义;精排目标表达式,一般我们是二分类目标,根据聚合条件做对应的聚合;目标类型分类就是clas...
PAI-Rec推荐系统开发平台-推荐方案定制-环境配置
点击“推荐方案定制”下的“方案配置”,点击“创建推荐方案”,如下图:创建方案的第一步是配置“环境配置”:场景名称:该推荐方案用于什么场景。离线数据源:MaxCompute项目名称。DataWorks工作空间:用于部署生成的MaxCompute SQL、Python、Hologres等代码。DataW...
PAI-Rec推荐系统开发平台-推荐方案定制-数据注册
【推荐方案定制中】导航列表点击【数据注册】,点击【新增数据】选择已经配置的MaxCompute的项目,也就是3张表所在的项目,MaxCompute表输入选择日志行为表rec_sln_demo_behavior_table,并在数据表名称输入相同的名称,点击开始导入。导入成功后,可以在新增好的表中点击...
【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题:泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 27页论文及实现代码
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【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题:泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 建模及python代码详解 问题二
更新时间:2023-4-6 相关链接 (1)建模方案 【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 建模及python代码详解 问题一 【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 建模及python代码详解 问题二 【2023年第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】C题泰迪内推平台招聘与求职双向推荐系统构建 建模...
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