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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。 图1 总览 单击作业或服务名称，进入该详情页面，可以查看资源信息、策略信息和日志信息。您也可以通过页面快速创建作业或服务。单击“创建在线服务”，快速进入创建在线服务页面。 父主题： 用户指南（旧版）
离线排序作业名称（在线训练任务需要提供此参数）。 update_interval Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。
离线排序作业名称（在线训练任务需要提供此参数）。 update_interval 否 Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer 否 Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows 否 Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。
data_source_config 是 JSON 请参见表3，数据源参数配置。 algorithm_config 是 JSON 算法参数配置。 candidate_set_config 是 JSON 请参见表4，候选集参数配置。 表3 data_source_config参数说明 参数名称
测试集）的存储都路径，文件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_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。 高级设置(writer_parameters)
、CloudTable开启IAM认证的集群和DIS通道供用户选择进行绑定或解绑。 背景信息 绑定资源之后，将该资源应用于RES的作业训练及在线作业获取推荐结果。 解绑资源完成资源释放，已经解绑的资源不再应用于RES的相关计算。 已开通计算引擎DLI、存储平台CloudTable、数据接入资源DIS相关服务。
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。 逻辑斯蒂回归-LR
请参见表13，用户行为过滤配置。 说明： 过滤策略请至少选择behavior_rules、property_rules、blacklist、whitelist中的一个作为过滤条件。 blacklist 否 String 黑名单过滤配置。 whitelist 否 String 白名单过滤配置。 data_source
离线排序作业名称（在线训练任务需要提供此参数）。 update_interval Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。
Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称
工作空间简介 RES工作空间帮您实现离线作业、近线作业和在线服务隔离的功能，达到不同角色用户信息隔离管理的目的。 如果您未开通企业项目管理服务的权限，您可以在RES创建自己独立的工作空间。 如果你开通了企业项目管理服务的权限，可以在创建工作空间的时候绑定企业项目，并在企业项目下添
List 请参见表13，用户行为过滤配置。 blacklist 否 String 黑名单过滤配置。 whitelist 否 String 白名单过滤配置。 etl_uuid 否 String 特征工程-用户物品特征抽取生成的uuid，用于属性过滤配置。 表13 behavior_rules参数说明
最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 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。
得到即时的反馈，同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。
数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。 父主题：
datasource_id 是 String 数据源id，字母、数字、下划线、减号组合32位。 ds_config 是 ds_config object 数据源配置。 scene_name 是 String 场景名称，1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度：1 最大长度：64 specs_config
图1所示。“RestClient”节点参数配置说明请参见“数据治理中心 DataArts Studio>用户指南>数据开发>节点> Rest Client”。 图1 作业监控及任务异常重新启动节点配置 对第一个节点进行查询作业详情的配置。查询作业详情参数请参见查询作业详情API。
String 类型。 datasource_id String 数据源id。 ds_config DataConfig object 数据源配置。 scene_id String 场景id。 scene_name String 场景名称。 type String 场景类型。 service_type
新增作业配置 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。 在自定义场景列表中，单击目标场景名称进入“自定义场景详情”页。 在目标策略页签下单击，在弹出页面选择目标策略，参考算法介绍及参数说明章节进行配置。 配置完成后单击“
数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于增量数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。 操作步骤
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