Platform For AI:Alsの評価

制限事項

MaxComputeとFlinkのコンピューティングリソースに基づいて、Platform for AI (PAI) のAls Ratingコンポーネントを使用できます。

PAIコンソールでコンポーネントを設定する

• 入力ポート

  入力ポート (左から右)	データ型	推奨上流コンポーネント	必須
  ユーザー要因	非該当	Als行列因数分解	可
  アイテム要因	非該当	Als行列因数分解	可
  データテーブル	非該当	読み取りテーブル CSVファイルの読み取り データ前処理	可

• コンポーネントパラメータ

  タブ	パラメーター	説明
  フィールド設定	ユーザー列名	入力テーブルのユーザーID列の名前。 列のデータはBIGINT型でなければなりません。
  	アイテム列名	入力テーブルのitem列の名前。 列のデータはBIGINT型でなければなりません。
  パラメーター設定	予測結果の列名	出力データテーブルの評価結果を格納する列の名前。
  	出力テーブルのライフサイクル	出力テーブルのライフサイクル。
  チューニング	数の労働者	ワーカーノードの数。 有効な値: 1 ~ 9999
  	ノードメモリ、MB	各ワーカーノードのメモリサイズ。 有効な値: 1024〜65536。 単位：MB。

• 出力ポート

  出力ポート (左から右)	データ型	下流コンポーネント
  出力データ	非該当	非該当

例

次のセクションでは、評価に使用されるサンプルのユーザー要因テーブルとサンプルの項目要因テーブルについて説明します。

• ユーザー要因テーブル

  ユーザー_id	要因
  8528750	[0.026986524、0.03350178、0.03532385、0.019542359、0.020429865、0.02046867、0.022253247、0.027391396、0.018985065、0.04889483]
  282500	[0.116156064、0.07193632、0.090851225、0.017075706、0.025412979、0.047022138、0.12534861、0.05869226、0.11170533、0.1640192]
  4895250	[0.038429666、0.061858658、0.04236993、0.055866677、0.031814687、0.0417443、0.012085311、0.0379342、0.10767074、0.028392972]
  ... ...	... ...

• アイテム要因テーブル

  iteme_id	要因
  24601	[0.0063337763、0.026349949、0.0064828005、0.01734504、0.022049638、0.0059205987、0.008568814、0.0015981696、0.0、0.013601779]
  26699	[0.0027524426、0.0043066847、0.0031336215、0.00269448、0.0022347474、0.0020477585、0.0027995422、0.0025390312、0.0033011117、0.003957773]
  20751	[0.03902271、0.050952066、0.032981463、0.03862796、0.048720762、0.027976315、0.02721664、0.018149626、0.0149896275、0.026251089]
  ... ...	... ...

評価結果テーブル