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SDK接口上传，请您按照需求下载DIS SDK，下载完之后按照下面的说明进行SDK升级。 子账户无法使用SDK上传数据，需要主账号授权子账号DIS USER权限。详细请参考权限管理。 下载SDK之后，需要修改pom文件中的依赖，对SDK进行升级，最新版本可升级至1.3.12。 上传实时数据至RES
在使用华为云服务之前您需要申请华为云帐号。通过此账号，您可以使用所有华为云服务，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，系统会自动跳转至您的个人信息界面。
选出需要的属性。只能选择进行用户分组还是物品分组，分组内可配置多个特征。 “用户特征”：在用户特征下拉框中选择需要的特征参数进行召回计算。例" user_meta_list ": ["gender","age"] “物品特征”：在物品户特征下拉框中选择需要的特征参数进行召回计算。例" item_meta_list
参考数据源管理进行创建。 配置“在线服务”参数 如果用户已经创建自定义场景，可以直接修改“在线服务”相关参数。 选择已经创建的自定义场景，单击名称，进入到自定义场景详情页。 单击已经创建的在线服务名称下面的“编辑”，进入编辑页面。 图1 修改在线服务参数 打开高级选项，进行打散功能的配置，选取相应的属性即可完成配置。
户性别、体质和年龄等属性吻合，所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1， 对离线生成的items2进行如下处理：先从items2中取在item1中出现的物品，如果个数不够，再从item2中取其余的物品填补。 global_features_info_path
分别为： 单值枚举型（string）：字符串型，每一个值都被当做是字符串来进行处理，大部分的特征值都属于这种类型； 单值数值型（numerical）：每一个值都是一个数值，一般需要对这种类型的特征值进行离散化处理以降低特征维度； 多值枚举型（strArray）：字符串数组型，每
用获取用户Token接口的响应值，该接口是唯一不需要认证的接口。 公有云API同时支持使用AK/SK认证，AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名，签名过程会自动往请求中添加Authorization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。 AK/SK认证的详细说明请参加AK/SK认证。
如何开始使用RES？ 获取访问密钥（AK/SK） 推荐作业有哪几种创建方式？ 创建的场景是否会立即发布？ 最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ 什么是区域、可用区？ API查询列表的接口返回结果是否支持分页？
准备工作 注册华为帐号并开通华为云 为账号充值 进行服务授权 购买套餐包
查询作业详情 通过调用API查询作业详情 通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 父主题： 作业相关API
过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 特征工程 特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理，形成的结果用于排序策略的训练。 排序策略 排序策略利用CTR预估或综合性计算的算法给候选集做打分。 在线服务 在线服务应用
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，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。 获取推荐结果 父主题： 智能场景
到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域
1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 learning_rate
特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算
符。 job_description 否 String 作业描述，最大长度256字符。 online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务； indicators 是 List 请参见表3，需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long
L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 学习率(learning_rate)
RES+媒资应用场景 场景描述 媒资推荐场景中，通常对实时性要求比较高，用户产生的行为需要得到即时的反馈，同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。
的方式，即在线预测的新标签值及权重会更新已有的标签及权重值。 topping_sources 否 List 根据用户需求将某些策略的候选集进行置顶。例如：topping_sources:["A", "B"]，则先输出A的所有选中候选集，再输出B所有选中候选集，最后输出不在A或B中的候选集。
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