建议书服务是否允许使用新数据丰富现有模型？

Question

我们能够提供初始培训模型并征求建议。在询问建议时，我们可以提供新的使用事件。这些是否一直存在于模型中？他们根本操纵模型吗？

是否有其他方式可以更新数据，或者每当我们想要丰富模型时，我们是否需要重新训练新模型？

https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/recommendations/

编辑： 我们正在尝试使用“建议解决方案模板”，该模板将解决方案部署到Azure，并为使用模型（https://gallery.cortanaintelligence.com/Tutorial/Recommendations-Solution）提供了一个昂首阔步的端点

认知服务API似乎比这更丰富。可以更新swagger版本的模型吗？

Answer 1

在获得更多经验之后，我发现了2017年8月21日的一些事情：

1. 虽然对于不熟悉的新数据不直观，但新数据需要培训新模型，以便将数据保存到模型中。

这允许对模型进行版本化的形式，并且意味着当您制作新模型时，如果它们不能正常工作，您可以将建议切换到以前的工作方式。

推荐的方法似乎是批量使用数据，并在一定时间间隔内创建模型的新版本。

API确实允许传递最近的使用数据，以便在评分时考虑最近的数据，而不是持久存在。

认知服务API中的“上传使用事件”调用似乎不起作用。通过文件上传新的使用数据似乎确实有效。

1. 推荐的解决方案模板与认知服务API

推荐的解决方案模板似乎是Cognitive Services API内的SAR（智能自适应建议）模型的打包版本，该模型针对易用性进行了优化。

我认为对于像FBT这样的其他流行推荐模型，应该使用Cognitive Services API作为可部署模板，只允许一种模型类型。

1. 有关API预览状态的附加说明

截至2月，似乎微软正在弃用数据集市，而是将人们发送到此预览API。因此，假设此预览极有可能在过去的预览中移动而不会被杀死似乎是合理的。