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amId”的配置值要与步骤2中“通道ID”的值一致。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 // 配置通道ID String
重新运行被在线服务所引用的召回策略，是否需要重新部署在线服务？ 不需要。重新执行召回策略，产生新的候选集会被在线服务直接引用，无需重启在线服务。 父主题： 自定义场景
络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否 JSON 其他配置，预留字段。 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。
息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 请求参数
Boolean 请求是否成功。 specs List 计算资源规格列表，表3。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 表3 specs参数说明 参数名称 参数类型 说明
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。 单击
"envs": { "ONLINE_CONFIG": "<在线配置文件存储路径>" } } }
用于存放近线任务结果数据，宽表形式。 │ obs-model-data 排序模型保存路径。 └ obs-config-data 计算引擎配置地址，用来记录计算引擎的日志。 父主题： 数据格式规范
命名实体识别模型 模型名称 res-default-ner 功能 将待处理的文本中的人名、地名、组织名提取出来。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 text 是 String 待处理的文本。
"platform_parameter": { "cluster_name": "res_two" }, "config_load_path": "<配置源路径>", "computing_resource": "" }, "storage": { "platform": "CloudTable"
computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。 config_load_path 是 String 读取配置源路径。 表4 platform_parameter参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 cluster_name 是 String
如何上传数据至OBS 使用RES进行推荐时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传。创建OBS桶和上传文件夹的操作指导请参见创建桶和上传对象。 您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与RES在同一个区域。
“调度类型”：包括自定义和间隔调度。 “开始调度时间”：选择具体的调度时间。可在此下拉框中勾选具体的时间点。 “时间间隔（小时）”：如果选择的调度类型为间隔调度，需要配置调度的时间间隔。 设置完成后，单击“确定”，重新导入数据。 父主题： 数据质量管理
效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息。
排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算
"platform_parameter": { "cluster_name": "res_cluster" }, "config_load_path": "<配置源路径>", "computing_resource": "" } }, "response_info": { "is_success":
排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM
预测接口（排序） 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量，默认返回50条。 user_id 是
System），基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 免费体验 图说ECS 售前咨询 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转RES 01 了解 推荐系统（Recommender System） ，提供媒资，短视频
在线服务API 获取规格列表 部署服务 预测接口 预测接口（排序） 预测接口（文本标签） 更新服务 查询服务列表 查询服务详情 订阅服务 停止/启动服务 删除服务 查询镜像列表 父主题： API（V1不推荐）
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