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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、物品、行为数据。您可以通过单击左侧的查看具体报告信息。
计费相关 如何查看RES正在收费的作业? 如何查看RES消费详情? 数据源如何收费? 智能场景和自定义场景如何收费?
如果用户还未创建自定义场景,可以在创建自定义场景时,配置“在线服务”相关参数。可以参考创建自定义场景进行创建,“在线配置”参数可参考3进行配置。 获取推荐结果 配置完成后,参考获取推荐结果章节,手动触发曝光等行为,并且行为通过近线通道实时传至RES,然后在接口中再次预测,查看曝光过的物品是否被成功过滤掉。
algorithm_setting 是 JSON 请参见表10,算法配置。 filter_rules 否 JSON 请参见表12,过滤配置列表。 表3 offline_platform参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称,支持DLI。
如何获取访问密钥? 推荐系统创建的场景是否会立即发布? 推荐系统支持哪些自定义策略? 如何查看推荐系统消费详情? 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 Cloud Native Lives Kubernetes系列课程,带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制
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ATE_SET时,根据是否需要用到历史记录选填。具体请参见表6。 candidate_set_storage 否 JSON 候选集存储信息,若strategy字段中algorithm_type为NEARLINE_UPDATE_USER_CANDIDATE_SET时必选。具体请参见表6。
200 数据源个数 5 场景个数 10 单场景下推荐预测返回的结果集个数 20 如果当前资源配额限制无法满足使用需要,您可以申请扩大配额。配额查看及修改请参见关于配额。