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的数据时，其路径具体到文件夹即可。 结果存储平台 存储类型有用户画像表和物品画像表两种。 用户画像表：用户自定义CloudTable集群名称和表名，用于存储生成的用户数据。 物品画像表：用户自定义CloudTable集群名称和表名，用于存储生成的物品数据。 设置数据版本：您可以单
"table_type_id": "GENERAL_FORMAT", "data_format": "json", "data_source_url": "<数据源存储路径>" }, "indicators": [ { "indicator_name": "clickPV", "indicator_params":
获取预测接口 调用接口 Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 此处以Postman为例，指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添
RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据，物品数据，行为数据上传至对象存储服务（OBS）用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 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
请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 示例 请求示例 { "type":"config_load_path", "parameter":"<全局配置参数存储路径>" } 成功响应示例 { "is_success": true, "message": "Succeed to add
user_profiles_table 否 JSON 用户属性存储表.请参见表8， algorithm_type为INITIAL_PROFILES_GENERATION时必选。 item_profiles_table 否 JSON 物品属性存储表请参见表8， algorithm_type为IN
"GENERAL_FORMAT", "data_format": "json", "data_source_url": "<数据源存储路径>" }, "online_services": [ "res-test1", "res-test2"
品推荐用户四种全面的推荐对象，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
登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据源”，进入“数据源”列表页面。 单击“创建”，在创建数据源页面，输入数据源名称，选择离线计算规格，然后单击选择数据的OBS存储路径。 图4 创建离线数据源 数据路径选择完成后单击“立即创建”。 离线数据源创建完成后，在数据源列表页面单击目标数据源名称进行数据质量管
在“在线服务”页面，单击目标服务操作列的“删除”，在“删除”页面确认在线服务信息后单击“确定”进行删除。 服务删除后，将不可恢复，请谨慎操作。存储在OBS中的数据不会被删除。 父主题： 在线服务
获取预测接口 调用接口 Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 此处以Postman为例，指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
"envs": { "ONLINE_CONFIG": "<在线配置文件存储路径>" } } } ],
该作业的详情。 表1 组合作业详情 参数名称 详情信息 资源信息 资源信息包括： 计算引擎：服务名、集群名称、任务配置地址、资源名信息、 存储平台：服务名、集群名称、表名。 数据源：数据表类型、数据源、数据格式。 召回策略信息 该离线作业设置的召回策略详情，召回策略信息包括： 策略别名，策略显示的名称。
参数类型 说明 item_profile_storage 是 JSON 请参见表28，用户画像存储信息。 user_profile_storage 是 JSON 请参见表28，用户画像存储信息。 表28 item_profile_storage、user_profile_storage参数说明
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，
"DEEPFM", "algorithm_parameters": { "fields_feature_size_path": "<特征数据存储路径>", "max_iterations": 10, "early_stop_iterations": 5,
应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、
通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 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。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可
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":[
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