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配置过期时间实现新闻的过期下架 在新闻推荐等对物料的时效性要求较高的场景，可配置物料的过期时间expireTime，设置每一条新闻的有效期，使新闻在有效期内实现可推送，超过有效期，不会被推送。 表1 物品数据中expireTime字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 expireTime
去重（正向行为且权重越大的优先）和按时间去重（每天、每星期、每个月保留一条数据）。 “权重绝对值”：保留行为权重绝对值最高的一条数据。 “日期”：按照"时间类型"， 保留指定区间的一条最新数据。 时间类型 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重， 只保留每个时间区间内的
灵活配置物品状态和过期时间，保障有效性和实效性 配置物品status状态，完成物品的上下架 配置过期时间实现新闻的过期下架
创建自定义场景 自定义场景基于用户群体不同推荐场景的需求，提供了多种多样的推荐策略和算法，实现了端到端的自定义推荐场景搭建，使每一个推荐场景都能得到针对性的推荐效果提升。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。 由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。
编辑页面。 图1 修改在线服务参数 修改“过滤（黑名单）”下面的参数。 “实时行为过滤” ：“开启”。 “时间区间（天）”：配置为1，即可实现过滤用户近一天（预测请求的时间点前推24h）内浏览或者曝光过的物品。 “行为类型”：配置“view”和“click”。 图2 配置过滤条件
el）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。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。单击查看核函数特征交互神经网络详细信息。 表5 核函数特征交互神经网络参数说明 参数名称 说明 计算节点信息
保留已有宽表 对结果保存路径中已有宽表数据的保留方式： 否，不保留任何已有的数据。 是，保留全部已有的数据。 覆盖，将相同日期下的数据覆盖掉，保留不同日期下的数据。 结果保存路径 行为-用户-物品（通用格式）的保存路径。 说明： 使用初始用户画像-物品画像-标准宽表生成的数据时，其路径具体到文件夹即可。
通过创建组合作业，用户可以根据配置的策略规则进行离线计算得到不同策略的候选集ID，来进行在线流程计算，得到用户满意的推荐结果。组合作业具体实现请参见图1。 图1 组合作业 创建组合作业主要包括如下设置： 基本配置 资源选择 召回策略 过滤规则 排序策略 预览配置 基本配置 基本配置主要包括设置组合作业的名称和描述。
修订记录 发布日期 修订记录 2021-11-17 第二次正式发布。 下线北京一局点 2020-06-04 第一次正式发布。
场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。 全流程自动化，批/流训练结合，稳定可靠。 图2 RES媒资推荐 RES+房产应用场景 场景描述 推荐系统助力房产企业APP实现首页推荐、详情推荐和个人中心推荐。
户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业，用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式，并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1 近线策略 近线策略的具体功能如下： 基于行为数据的用户画像更新 基于用户的标签搜索候选集 基于用户数据更新用户画像 基于物品数据更新物品画像
配置物品status状态，完成物品的上下架 在推荐系统中，有一种常见的场景，最终推荐列表是否展示无库存或者已下架商品。针对此场景，RES系统在物品表中提供status字段来实现物品的上下架。 参考准备离线数据源中的物品表字段介绍，status置为0，代表该物品可被推荐。status置为1，代表该物品不可推荐，代替
el）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。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。
通过DLF重新执行作业 推荐系统提供了重新执行作业的API，用来将任务以相同的配置重新执行一次，实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，
请参见《数据湖探索文档》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储RES的推荐数据源，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务文档》。 数据接入服务 数据接入服务（Data Ingestion S
场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，
对结果保存路径中已有宽表数据的保留方式： new(否，不保留任何已有的数据) append(是，保留全部已有的数据) overwrite(覆盖，将相同日期下的数据覆盖掉，保留不同日期下的数据) 表11 rank_etl_parameters参数说明-LR、FM、FFM、DEEPFM、PIN排序预处理算子共用
请参见《数据湖探索文档》。 对象存储服务 对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储RES的推荐数据源，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。OBS的更多信息请参见《对象存储服务文档》。 数据接入服务 数据接入服务（Data Ingestion S
工作空间简介 RES工作空间帮您实现离线作业、近线作业和在线服务隔离的功能，达到不同角色用户信息隔离管理的目的。 如果您未开通企业项目管理服务的权限，您可以在RES创建自己独立的工作空间。 如果你开通了企业项目管理服务的权限，可以在创建工作空间的时候绑定企业项目，并在企业项目下添
RankETLFilter 参数 是否必选 参数类型 描述 filter_type 是 String 行为去重方式： abs_weight，权重绝对值 date，日期 time_type 是 String 时间类型： day，天 week，周 month，月 is_monday_first 否 Boolean
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