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“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0.3。 开启调度 开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。
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
数据，生成画像和宽表。 确认完成单击“执行”，待状态为“已完成”时，生成推荐系统内部通用的画像和宽表数据。 执行完成在页面下方会生成数据相关报告。 “数据导入报告”，显示数据“类型”、“总条目数”、“合法条目数”、“非法条目数”、“重复度”和“合法率”信息。 类型包括生成的用户、
选择功能，该功能指定为"keywords"。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 result 是 String 一个由抽取出来的无序的关键词集合生成的字符串，以空格连接。 示例 请求示例 { "mode":"keywords", "title":[
略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式，您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将生成每个分组的热度推荐；如果不选择，将生成全局热度推荐。 表1 基于综合行为热度推参数说明
击设置数据参数。 通用格式 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 默认选择初始格式 时间选择 时间选择包括数据时间和行为时间跨度。
推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题： 自定义场景
Double 合法率(请求类型为DATA_INSPECTION时返回)。 inspect_rst_generated_time String 检测结果生成时间(请求类型为DATA_INSPECTION时返回)。 final_report FinalReport object 数据探索报告(请
您可以前往排序策略列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的作业“状态”为“计算中”，当作业“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，生成的候选集ID将使用于在线服务，为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 逻辑斯蒂回归-LR
离线计算逻辑，通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。 各个召回策略的详细介绍请参见： 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 基于特征匹配的召回策略 基于UCB的召回策略
细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立，复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 操作步骤如下： 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“离线作业”下的目标推荐作业，进入作业列表。
数据在OBS的存放路径。 “初始格式”：包括离线数据准备的用户属性表、物品属性表和用户操作行为表。 “通用格式”：通用格式数据为经过特征工程作业生成的数据。 （可选）单击页面右侧“删除”，可以删除该算子。 设置完成后，单击“确定”。数据质量检测作业一般需要运行一段时间，请您耐心等待。您
查看日志等手段处理问题。 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成，是将初始格式数据(离线数据)处理成用户画像、物品画像以及内部通用格式数据。 表1 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成参数说明 参数名称 说明 数据源 数据在OBS的存放路径。包
ItemCF 基于用户的协同过滤推荐 UserCF 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 AlsCF 基于历史行为记忆生成候选集 HistoryBehaviorMemory 人工录入生成候选集 ManualInput sorting 逻辑斯蒂回归 LR 因子分解机 FM 域感知因子分解机 FFM
提交特征工程作业 功能介绍 该接口用于特征工程处理，包含数据预处理，特征提取和排序训练样本生成等。 URI POST /v1/{project_id}/etl-job 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
作可以将离线数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。 数据结构介绍 数据结构步骤的主要目的是读取用户上传的离线数据，解析用户特征和物品特征中每一个属性的数据格式、统计所有行为，然后保存解析生成的数据格式。 前提条件 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。
index_region_num 否 Integer 索引表预分区个数。只有特种工程中，初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子需要使用索引表预分区个数，其他离线算子因为不生成索引表不需要此参数。 示例 请求示例 { "job_name": "yyn-test", "job_description":
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，
作。您也可以通过单击在线服务名称查看在线服务的详细信息。 编辑服务 用户可以通过“编辑”在线服务修改该参数信息进行计算。生成的数据会覆盖原来的在线服务计算生成的数据。“部署中”的在线服务不支持编辑。操作步骤如下： 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。
产品功能 数据源 数据源功能可以在用户上传数据后，将离线数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。提供数据源智能检测，输出数据分布和数据质量信息等，智能完成特征工程。 智能场景 根据业务场景选择对应的智能推荐场景，快速搭建专属推荐
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