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数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据会实时入库
编辑或删除工作空间 工作空间页面主要列举了当前已创建的工作空间项目信息，包括工作空间“名称”、“状态”、“绑定的企业项目”、“创建人”、“创建时间”、“更新时间”和“操作”。 前提条件 已存在创建成功的工作空间。 编辑工作空间 您可以对创建的工作空间进行修改操作，具体操作如下： 登录RE
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
计算生成的排序预处理数据，以供模型训练。通道中的数据属于流式训练作业产生的中间数据，使用者只需指定通道名称，无需往该通道发送或获取数据。 starting_offsets 是 String 读取DIS数据的起始位置，LATEST表示从最新的数据开始读取。 表10 data_source_config
据中各种标签的分布情况。 图3 分布统计 物品报表：根据不同数据格式展示物品数据的类型、最大值和最小值。您可以单击相关数据后的查看数据的详细信息。 行为报表：行为报表展示各种行为类型以及该数据中此行为出现的次数。 画像查询：可以查询指定的用户或物品画像信息，包括静态和动态。 父主题：
推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可完成对任务状态的监控，并且可以根据任务状态决定是否需要重新执行任务。
过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式，使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为，生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系，最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。由中文、英
实时日志 RES根据实时发送到DIS上的日志，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。用户发送到DIS上的数据具体如下： 实时行为日志 实时行为日志的作用包括： 更新用户的兴趣标签。 记录所选行为类型的历史记录。 更新用户的上下文信息。 召回候选集。 表1 实时行为日志字段描述 字段名
为云服务，并且只需为您所使用的服务付费。 操作步骤 进入华为云首页，单击页面右上角的“注册”。 设置手机号、短信验证码、账号名、密码并勾选“我已阅读并同意《华为云用户协议》和《隐私政策声明》”，单击“同意协议并注册”。 页面提示注册成功后，使用注册的用户，登录华为云。 父主题： 准备工作
为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 200 数据源个数
据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。
查询作业列表 功能介绍 该接口用于查询作业列表。 可支持查询作业的类型包括：组合作业、召回作业、过滤作业、特征工程作业、排序作业、近线作业和效果评估任务。 URI GET/v1/{project_id}/jobs?type={type}¤t-page={current
分数时综合排序相关得分的权重值。 融合方式：当同时选择点击率预估和综合排序进行重排序时，汇总分数时的统计方式。根据数值属性的大小顺序（ORDER）或者绝对值进行权重累加（ABS）统计。 高级类型选项 打散 打散是指推荐的结果集中根据客体的选择的字符串类型的属性进行打散，避免推荐结果集过于集中，增加推荐结果的新颖性。
荐结果集的生成。 各个召回策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于属性匹配的召回策略
在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近，将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值，避免数据因为过期被过滤掉。
数据为前一段时间中的数据，测试数据为后一段时间的数据，取值TIME。 “个数比例”：个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0
获取规格列表 功能介绍 该接口用于获取节点规格列表。 URI GET /v1/{project_id}/specifications 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
（可选）数据接入资源DIS 开通相关资源 绑定资源 针对您创建的集群等资源，需要完成绑定，才可以在创建作业时可选择绑定的集群进行计算存储等操作。 绑定资源 创建跨源链接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时，建议创建跨源连接，用于访问CloudTable的数据源，提高读写性能。 创建跨源连接 开启公共终端节点
数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求
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