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在购物车场景，使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合，所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1， 对离线生成的items2进行如
数据时间：用于匹配在起始时间和终止时间内的行为数据。 行为时间跨度：指定历史行为时间段，选取数据中最靠后的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 默认选择数据时间的当月所有数据 行为权重 当用户行为信息中存在多种行为类型时，可通过指定行为的权重，来统一量化行为类型对应的评分。 用户行为权重包含：
企业项目创建完成后，为企业项目添加用户组并设置策略。详请参见为企业项目添加用户组。 您可以在“可选策略”的下拉框中按照“所有策略”、“自定义策略”、“系统策略”对已有策略进行筛选，根据业务需求为不同的用户组选择合适的策略。步骤2创建的自定义策略可以在“可选策略”的下拉选项中选择“自定义策略”获取。
String 该特征值的类型，支持4种不同类型的特征值，分别为： 单值枚举型（string）：字符串型，每一个值都被当做是字符串来进行处理，大部分的特征值都属于这种类型； 单值数值型（numerical）：每一个值都是一个数值，一般需要对这种类型的特征值进行离散化处理以降低特征维度；
代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID、推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，
online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务； indicators 是 List 请参见表3，需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。 end_time 是 Long 被统计数据的终止时间戳。 interval 是 Double
字符。 描述 策略的具体描述。 依赖作业名称 已经完成的可以提供物品和物品相似度关系的作业，用来进行物品的关联推荐。 topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型：用户感兴趣的行为类型。 权重值：行为的初始权重。 衰减系数：用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间：
参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64，支持DLI。 platform_parameter 是 JSON 请参见表4，平台参数。 computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。 config_load_path
parameter中包含的参数有以下几部分： spec_id :参数类型Long，训练作业选择的资源规格ID。 run_path:参数类型String，训练结果保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。 training_data_path:参数类型String，训练数据的obs路径。
兴趣标签召回候选集：根据用户画像的兴趣标签召回候选集。 实时标签召回候选集：根据用户实时操作的物品的标签召回候选集。 默认兴趣标签召回候选集。 兴趣宽度 生成候选集中的兴趣宽度，值越小候选集中的类型越少。 说明： 选择兴趣宽度数量对应的，权重值最高的兴趣标签个数进行检索，得到与标签匹配的物品候选集。
座两层的小木屋，和这里的大部分木质吊脚楼一样，小木屋依山而建。但这座木屋又很“特别”，它有一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊，也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。", "绝大多数用户的需求往往
RES服务支持按需和购买套餐包，根据用户选择使用的资源进行收费。一个完整的推荐场景需要下面三种资源，均为必选项。套餐的数量可以根据实际业务按需购买。 计算资源：用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含：数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源：用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括：数据源。
List 每个Flow配置不同流量和候选集的规则，请参见表4。 config 是 Object 流程配置信息，请参见表5。 rank_uuid 否 String 排序策略生成的uuid。 feature_uuid 否 String 预处理的离线处理生成的uuid。 filter_uuid
增加用户特征。单击特征后方的删除不需要的用户特征。 物品特征 列表中展示抽取的物品特征和参数类型，此特征会额外应用于所选字段的功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中：
什么是RES？ 与其他云服务的关系 如何开始使用RES？ 获取访问密钥（AK/SK） 推荐作业有哪几种创建方式？ 创建的场景是否会立即发布？ 最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ 什么是区域、可用区？ API查询列表的接口返回结果是否支持分页？
SpecsConfig object 计算规格配置。 data_config 是 DataConfig object 数据源配置。 表4 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank
查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格，实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时，需要提供此信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数
String 特征类型。 表17 StrFeatureReport 参数 参数类型 描述 name String 特征名。 data_type String 特征类型。 str_count Map<String,Integer> 离散类型特征出现次数统计。 请求示例 查询指定类型的结果 /v2
SpecsConfig object 计算规格。 表6 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object 离线计算规格。 nearline Nearline object 近线数据源。 表7 Offline 参数 参数类型 描述 user_url
Nearline 参数 参数类型 描述 item_topic Topic object 物品topic。 user_topic Topic object 用户topic。 behavior_topic Topic object 行为topic。 表8 Topic 参数 参数类型 描述 name
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