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避免同一类的物品依次出现。 图2 配置打散参数 配置完成后，单击“确认”。 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
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，通过拖拽的方式完成配置。具体操作步骤如下： 登录数据治理中心
推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题： 自定义场景
运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑，包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB，并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可以通过在线服务预测结果，也可以通过API接口获取最终的推荐结果。
单击“添加在线流程”，并进行命名，您最多可以部署5个在线流程。根据选择的服务类型配置在线流程，包括“召回池”、“过滤”、“排序”等关键信息。具体参数信息参见表1。 图7 创建在线服务 参数配置完成后单击“创建并完成”。作业创建完成后您可以在自定义场景列表页面目标场景的“操作”列单击“执行”，待场景状态为“运行中”时，作业运行完成。
准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。 统计间隔（天） 统计间隔，以天为单位，每隔多少天计算一次指标，大于0。 在线服务
自定义场景关闭后，为什么会自动启动？ 在创建自定义场景时，如果设置了自动召回策略，且此召回策略关联了在线服务，就会自动运行场景实例。用户可关闭召回策略，或者在在线服务中删除依赖的这个策略。 父主题： 自定义场景
目前最大配额是20，如需要调整，需要提工单进行调整。 search_info - 配置动态搜索召回候选集，需要在线服务配置部分增加 "dynamic-search" 候选集，为非必选项。 match_infos 进行召回匹配的参数配置，即搜索的匹配信息。 label：客体的属性名称（可为字符串或字符串数组类型）。
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 在线服务应用于做线上推荐，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 推荐引擎 以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎
RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 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
通过匹配数据的特征，生成推荐候选集。 例如，通过用户匹配物品生成给用户推荐物品的候选集，物品自匹配生成给物品推荐物品的候选集。可选： 用户匹配物品 物品自匹配 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数，如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。 用户特征名：字符串，长度1-20。
排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐
online_job_uuid 是 String 关联的在线服务的uuid。 flow_name 是 String 关联在线服务的其中一个在线流程的名称。流式训练作业所需的行为参数、模型文件路径、数据预处理信息等参数会从指定的在线服务的在线流程中获取。 online_training_config
约束与限制 您能创建的在线服务的数量与配额有关系，具体请参见关于配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
49*4=1.96元。 在线服务 应用于在线服务预测计费。 TPS统计规则为每小时平均TPS，例如每秒调用5次，持续调用1小时，TPS即为5，这一小时按需计费消耗为5*0.95=4.95元。 最终纳入计费的有效TPS值由两部分决定： 配置TPS：客户在场景中配置的在线服务TPS。 说明：
制”，进入“创建离线作业”页面。 离线作业配置方法，请参见组合作业，配置结束单击“完成”。 编辑离线作业 用户可以通过编辑离线作业修改该作业的参数信息进行离线计算。生成的数据会覆盖原来的离线作业生成的数据，编辑并运行之后的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 “启动中”、“计算中”状态的作业不支持编辑。
功能包括：数据源。 在线服务：用于推荐系统在线推理，获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算资源分为“计算型CPU(1U4G)实例”、“计算型GPU(P100)实例”、“计算型GPU(V100)实例”3种类型。存储资源支持“画像存储（一百万）”。在线服务支持“在线并发9000TPS-时
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。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。 召回策略 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。
最小长度：1 最大长度：64 data_config 是 DataConfig object 数据配置。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 表5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 Offline
流式训练接入用户行为数据，进行在线训练，以分钟级更新在线服务依赖的排序模型，减少排序模型的效果衰减。 前提条件 已存在运行成功的排序策略。建议“优化器类型”选择“ftrl”。 已存在运行成功的在线服务。该在线服务“排序方式”为“点击率预估”并且“模型文件路径”为1排序策略生成的模型存储路径。
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