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01-1。权重越高，该匹配特征所被优先推荐的概率越高。 匹配个数度量：默认不勾选。当勾选之后表示满足的匹配程度。 操作：选择删除某个匹配特征对。 行为过滤 指定时间区间内用户对物品有过指定的行为类型记录时，将过滤掉相应物品。 其中排除行为过滤是指将有此行为类型的物品排除掉，不对其进行过滤。 例如，
过滤规则 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
热度排序：根据物品属性表里的物品热度排序，由基于行为数据的用户画像更新生成，热度越大排序越靠前。 时间排序：根据时间对候选集进行排序。时间排序需要指定特征名称和推荐天数。 特征名称：值为时间戳(10位)的特征的名称，任务会根据此特征对候选集进行排序。 推荐天数：推荐数据的时间段，该时间段从当前开始往前推N天，默认15天。
的key和value之间用\003（ASCII值）分隔，多值枚举型属性的不同值之间以\004（ASCII值）分隔，kv数值型属性的不同键值对同样以\004（ASCII值）分隔，每一个键值对内部用冒号（：）将键和值分隔。 基本格式：k1\003v1\002k2\003v2\k3\0
运维。 如果华为云帐号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用RES服务的其它功能。 本章节为您介绍对用户授权的方法，操作流程如图1所示。 前提条件 给用户组授权之前，请您了解用户组可以添加的RES权限，并结合实际需求进行选择，RES支持的系
改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 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
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)
物品数据字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 itemId String 全局唯一物品ID。 是 itemType String 物品的类型，可用于对推荐结果集的多样性控制。包含： item article video audio image 是 category String 物品的类别
任务。 “正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”：设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重，目前支持按行为权重去重（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
阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指定自定义指标公式，如：A/(A+B)，参数A、B代表自定义参数的参数别名。只支持+、-、*、/。
在数据源详情页面，您可以单击目标近线数据右侧的“详情”，查看该实时数据的名称和通道ID，此ID为全局唯一。 当不需要该数据时，您单击可以单击目标近线数据右侧的“终止”，对“执行”状态的数据终止导入。 当终止导入后，该数据无法正常使用，请您谨慎操作。 删除近线数据源 当您不需要使用已有的近线数据源时，您可以删除导入数据。
在“创建组合作业”页面，配置完召回策略参数之后，进入“过滤规则”页签。 填写业务相关配置，详请参见过滤规则。 过滤规则设置完成后，单击“下一步”。 排序策略 排序策略是用于对召回策略生成的候选集进行二次排序。如果使用排序策略，需在特征工程中提交排序样本预处理，创建完成后才可以正常使用排序策略。 各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。
由于RES使用的离线数据需存储在OBS中，数据存储产生的费用，请参见《OBS价格说明》。 表1 推荐系统计费项说明 计费项 说明 存储资源 应用于物品画像和用户画像的存储计费，对用户和物品的总条目数统计进行收费。 每个数据源默认规格最低是一百万条，如果一个数据源中的用户和物品总条目数不超过100W条，则按照100W条
户就可以基于已有权限对云服务进行操作。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。
1]，默认值为0.1。 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
ics_hotValue”的特征。 说明： 如果您有自定义行为类型，系统识别后，会默认为正向行为类型，默认分数为0.5。您可以根据业务需求对其进行修改，也可以删除，直接添加为负向行为类型。 负向行为类型 列表中展示抽取的负向行为类型。您可以根据业务需求单击增加负向行为类型。单击特征后方的删除不需要的负向行为类型。
collect：用户收藏了某个物品 uncollect：用户取消收藏某个物品 search_click：用户点击搜索结果中的物品 comment：用户对物品的评论 share：分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读。
表10 writer_parameters高级设置参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 save_mode 否 String 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
搜索的排序信息。 label：客体的属性名称。 orde：排序规则，asc是升序排列，desc是降序排列。 profile_query - 对用户画像进行字段查询，传入string数组进行查询。 单纯用户推荐预测JSON请求体如下，仅针对用户进行个性化推荐。 { "id":"user1"
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