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获取推荐结果 - 推荐系统 RES
获取推荐结果 智能创建完成，运行成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示状态正常。您可以通过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。 如果近线数据源有更新，需要重新调度召回策略，才会有对应的推荐结果。 预测 登录RES管理控制台，在左
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效果评估 - 推荐系统 RES
用户操作行为表：初始数据中的用户操作行为表。 “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。 数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。
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什么是推荐系统 - 推荐系统 RES
用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器的可视化界面。通过管理控制台，您可以使用直观的界面进行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。
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如何开始使用RES？ - 推荐系统 RES
在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。 创建离线数据源 上传实时数据（可选） RES通过SDK上传实时数据，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将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。 数据质量管理
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在线服务 - 推荐系统 RES
对用户行为进行过滤使之不进入候选集。 单击打开按钮，进行行为过滤设置。例如对于用户过去3天内有过曝光行为的物品过滤，使之不进入候选集。可以对曝光过但是有购买行为的物品进行排除，使之依旧在候选集里。 时间区间：指定用户行为时间，取值1-7，默认为1。 行为类型：指定行为类型，对有该行为类型的物品进行过滤。最多选五种。
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RES操作流程 - 推荐系统 RES
创建离线数据源 在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。 创建离线数据源 上传实时数据（可选） RES通过SDK上传实时数据，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将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。
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提交特征工程作业 - 推荐系统 RES
Enum 排序数据处理算子类型。 每一种排序算法都需要进行特定的数据处理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters) 是 JSON 请参见表11，每一种排序算法的数据预处理参数。
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修改数据源特征 - 推荐系统 RES
修改数据源特征 功能介绍 修改数据源中的特征。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id}/data-struct
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配额说明 - 推荐系统 RES
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 5 场景个数
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提交排序任务API - 推荐系统 RES
IN中的某一个。 algorithm_parameters 是 JSON 每个算法有其各自的参数列表，包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归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。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0
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提交流式训练作业 - 推荐系统 RES
输出流DIS通道名称。该通道用于存放由行为数据和画像库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。
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基本概念 - 推荐系统 RES
用户 推荐系统被推荐的对象，一般是指使用业务系统的客户。例如，某电商的客户。 物品 被推荐的内容，一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如，某视频网站的视频。 召回策略 召回策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。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、
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RES操作流程 - 推荐系统 RES
推荐系统在需要使用CloudTable集群进行数据存储，需开启公共终端节点之后推荐才能正常使用CloudTable集群。 开启公共终端节点 上传数据 准备离线数据源 需要您准备包含用户类数据，物品类数据，行为数据以及推荐候选列表的离线数据源用于推荐系统的离线计算。 离线数据源 准备实时日志数据 RES根据实
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删除自定义场景 - 推荐系统 RES
删除自定义场景 针对不再使用的自定义场景，您可以删除已释放资源。 前提条件 已存在创建成功的自定义场景。 删除自定义场景 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”，进入自定义场景列表页面。 选择自定义场景列表中的目标场景，单击“操作”列的“删除”。 在“删除场
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全局配置简介 - 推荐系统 RES
钥，则无法调用接口。 获取访问秘钥并添加RES全局配置 属性配置 以键值对的方式进行存储，配置后的配置项可以用于整个服务。 管理属性配置 计算资源 计算资源包括DLI服务，添加的计算资源需根据业务数据情况进行合理分配。 管理计算资源 父主题： 全局配置
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修改数据源内容 - 推荐系统 RES
Nearline object 近线数据源。 表6 Offline 参数 是否必选 参数类型 描述 user_url 是 String 用户数据url。 item_url 是 String 物品数据url。 behavior_url 是 String 行为数据url。 表7 Nearline
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效果评估 - 推荐系统 RES
创建效果评估可以对服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估作业 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务>智能场景”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击“运行中”状态的目标场景名称，进入详情页。 单击“效果评估”页签，单击目标类型作业进行参数配置，请参见表1。
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查询数据源列表 - 推荐系统 RES
nearline Nearline object 近线数据源。 表6 Offline 参数 参数类型 描述 user_url String 用户数据url。 item_url String 物品数据url。 behavior_url String 行为数据url。 表7 Nearline 参数 参数类型
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应用场景 - 推荐系统 RES
RES电商推荐 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。
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配置物品status状态，完成物品的上下架 - 推荐系统 RES
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。statu
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