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召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程
服务总览信息 您可以在RES管理控制台的总览页查看服务的最新动态、了解作业状态、快捷创建服务。 登录RES管理控制台，单击左侧导航栏上的“总览”，进入总览页面。 总览界面包括“最新动态”、“视频教程”和“常用链接”，如图1所示。其中，在最新动态可查看所创建“离线作业”、“近线作业”和“在线服务”的名称、状态和创建时间。
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下： 登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面中查看账号ID。 图1 获取账号ID 父主题： 附录
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、 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CT
如何确定近线数据源导入实时数据成功？ 近线数据源上传成功后，可在推荐系统控制台的“数据源”直接查看。 父主题： 数据源
在ItemCF算法中使用，生成的相似度矩阵中为每个物品保留的若干个最相似物品。默认100。 用户活跃度 用来过滤用户的活跃度阈值。 取值范围：1-10000。 默认值：1。 效用阈值 用户对物品综合打分的阈值。 取值范围：0.000001-10。 最小交叉度 物品和物品之间被同一用户行为记录的数量，计算相似度时，过滤掉共同记录小于最小交叉度的item。
配置完成后单击“确认”，该作业会出现在效果评估页签下的列表中。鼠标移动至该策略上方，可以对该策略作业进行“编辑”、“查看”、“执行”和“删除”操作。 您可以在自定义详情页面查看“已完成”状态的评估结果图表，方便您查看近期的评估效果。 父主题： 自定义场景
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":[
如何上传实时数据？ 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
物品数据 行为数据 用户数据 表1 用户数据字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 userId String 全局唯一用户ID。可输入的字符范围为1～64个字符。只能包含字母、数字、中划线、下划线和特殊字符（: . / # ）并且不能以空格开始和结束。 是 age Long 年龄。
“归一化”：归一化，根据业务需求限定数值“最小值”和“最大值”。例如，根据weight进行归一化，设置weight最小值为50，最大值为200。如果给定的数值x在该区间范围内则采用以下计算公式处理：“x_new = (x - 50) / (200-50)”，不在区间内的则按异常值处理，如x=80时，x_new
推荐作业有哪几种创建方式？ 推荐系统支持如下几种作业创建方式： 通过RES管理控制台创建作业、查看推荐和效果评估结果。详情参见《推荐系统用户指南》。 通过API提交任务并获取结果。详请参见《推荐系统API参考》。 父主题： 基础问题
您可以前往排序策略列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的作业“状态”为“计算中”，当作业“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，生成的候选集ID将使用于在线服务，为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。
information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 响应消息 响应参数请参见表8。 表8 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 job_name String 作业名称。
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？
神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0.8。 重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否
效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息。
参数说明章节进行配置。 配置完成后单击“确认”，该策略会出现在对应策略的详情列表中。鼠标移动至该策略上方，可以对该策略作业进行“编辑”、“查看”、“执行”和“删除”操作。 修改作业配置 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”，进入“自定义场景”列表页面。
效果评估 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
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