PAI-Rec 模型部署到PAI-EAS
模型部署到PAI-EAS介绍完成补数据和模型训练以后，下一步是将模型部署到PAI-EAS，进行线上打分。操作指南在DataWorks中找到部署脚本点击解锁，进行修改脚本将最后一行代码注释，倒数第二行代码取消注释。倒数第二行是创建PAI-EAS服务的命令，最后一行是更新模型的命令。第一次执行需要执行创...
如何配置冷启动排序的模型特征
在配置特征之前，建议阅读一下这篇文章：《在生产环境的推荐系统中部署Contextual bandit (LinUCB)算法的经验和陷阱》,文章介绍了哑变量陷阱，以及超参数调参经验。在生产环境的推荐系统中部署Contextual bandit (LinUCB)算法的经验和陷阱在以下所有类型的特征中，e...
训练和部署DropoutNet模型
冷启动 DropoutNet 算法的介绍请参考这篇文章：《 冷启动推荐模型DropoutNet深度解析与改进 》。冷启动推荐模型DropoutNet深度解析与改进准备离线训练样本使用模板生成sql代码，构建离线训练样本。模板配置：{ "cold_start_recall": { "mod...
【推荐系统】隐语义模型(LFD)与矩阵分解(Matrix Factorization)
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善推荐系统各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。1.隐语义模型与矩阵分解对于推荐系统来说，如果使用协同过滤算法的话，一般是两种方式：UserCF、ItemCF，两种方式都是基于用户物品评分表（用户与物品之间的交互情况）的相似性进行计算。对于UserCF，我们需要先找到与目标用户相似的群体，然后给目标用户推荐这些群体用户感兴....
【推荐系统】隐语义模型(LFD)与矩阵分解(Matrix Factorization)
1.隐语义模型与矩阵分解对于推荐系统来说，如果使用协同过滤算法的话，一般是两种方式：UserCF、ItemCF，两种方式都是基于用户物品评分表（用户与物品之间的交互情况）的相似性进行计算。对于UserCF，我们需要先找到与目标用户相似的群体，然后给目标用户推荐这些群体用户感兴趣的物品对于ItemCF，我们需要找到和目标用户已经看过的物品相似的物品，然后利用其余用户对其的打分进行推荐但是这两种方式....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。