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获取访问密钥并添加RES全局配置 由于使用RES时，用户上传数据、进行离线计算等需要依赖其他服务，如果没有添加访问密钥则无法使用其他服务。因此，在使用RES前，您需要获取访问密钥并在RES管理控制台完成添加访问密钥的配置。 获取访问密钥 登录华为云，鼠标移动至页面右上方用户名，在
黑名单地址 黑名单所在路径。 黑名单中的物品不能出现在最终推荐结果集里面。黑名单内容需要存储在OBS上。 白名单地址 白名单所在的路径。白名单之外的物品不应该出现在最终推荐结果集里。白名单内容需要存储在OBS上。 历史行为过滤 单击增加历史行为过滤，单击后方的删除过滤行为。指定与用户个性
Service，简称OBS）进行数据源以及黑白名单和用户数据的存储。因此，在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶，然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括： 离线数据源：包含用户类数据，物品类数据，行为数据以及推荐候选列表。 黑名单和白名单：黑名单和白名单的过滤配置，
workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为0。 job_name 是 String 训练作业名称，最大长度为20。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。
workspace_id 否 String 默认为0 job_name 是 String 训练作业名称，最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 algorithm_type 是 String 算法类型 UPDATE_INDEX_SCHEMA
工作空间ID，默认为0 job_name 是 String 训练作业名称，只能由数字，字母，下划线，中划线组成，最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 offline_platform 是 List 请参见表3，离线计算平台信息。
用于存放用户自定义列表“customize.csv”，该列表应用于召回策略的人工导入策略。 │ obs-filter-data 用于存放用户黑白名单，应用于过滤策略。 │ obs-global-data 用于存放全局特征文件，例如放入名为“global_feature_info
工作空间ID，默认为0 job_name 是 String 训练作业名称，最大长度为20字符。必须以DataQuality-开头。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 algorithm_type 是 String 算法类型 DATA_QUALITY_INSPECTION
默认为0 job_name 是 String 作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～20个字符。 job_description 否 String 作业描述，最大长度256字符。 online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务； indicators
频网站的视频。 召回策略 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。
中划线结束，最大长度48字符。 service_type 是 String 服务类型，可选值infer, rank, nlp。 description 否 String 服务说明。 flows 是 List 流程列表，请参见表3。 表3 flows参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为0 job_name 是 String 训练作业名称，最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 algorithm_type 是 String 算法类型 INITIAL
创建自定义场景 召回策略 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
过滤规则用于配置候选集的过滤方式，过滤规则信息包括： 过滤规则别名。 黑名单地址，黑名单所在路径。 黑名单中的物品不能出现在最终推荐结果集里面。 白名单地址，白名单所在的路径。白名单之外的物品不应该出现在最终推荐结果集里。 历史行为过滤，指定与用户个性化的物品候选集过滤准则。例如对于用户过去3天内有过v
参数类型 说明 uuid 是 String 候选集ID。 description 是 String 候选集描述。 示例 请求示例 { "job_name": "ddddddddddddd", "job_description": "", "offline_platform":
workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为0。 job_name 是 String 训练作业名称，最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 nearline_platform 是 JSON 请参见表3，近线计算平台。
中划线结束，最大长度48字符。 service_type 是 String 服务类型， 可选值为infer、rank、nlp。 description 否 String 服务描述信息。 flows 是 List 流程列表，请参见表3。 表3 flows参数说明 参数名称 是否必选
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 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 效果评估 根据用户行为的数据回流，提供多维度的效果统计。 效果评估
workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为0 job_name 是 String 训练作业名称，最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 nearline_platform 是 JSON 请参见表3，近线计算平台。
推荐服务。 表1 在线服务参数说明 参数名称 子参数 说明 召回池 “推荐候选集” “添加推荐候选集” 选择表名：添加离线、近线任务或者在线自定义检索召回策略生成的候选集进行融合。您可以单击添加推荐候选集，单击右侧的删除该候选集。 离线、近线召回：该策略候选集都可以通过下拉框直接选取。
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