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避免物品重复推荐（曝光过滤） 本实践介绍用户在客户端浏览、点击过的某些商品，在规定的时间内，重复请求推荐接口，不会被再次推荐。 功能说明 该功能使用涉及两部分：实时行为数据的接入和在线服务配置行为过滤。当数据源部分开启近线行为实时接入之后，并且用户通过上传实时行为数据，系统才具备根据实
类型，每个任务产生的费用详细。您可以单击“操作 > 详情”，查看使用量详情。可拖动详情下方的进度条，查看“使用量”、“应付金额”等信息。 图1 流水账单 在“明细账单”列表页，罗列了该帐号下各种的资源的计费模式、使用量和单价等信息。可以按账期、统计维度和统计周期筛选查看明细账单。
或者描述信息。 单击“是”完成修改。 “状态正常”的工作空间修改时不影响该空间用户正常使用。 “删除中”状态和默认生成的“default”工作空间不支持修改。 删除工作空间 如果工作空间不再使用，您可以删除工作空间释放资源。具体操作如下： 登录RES管理控制台，在左侧导航栏单击进入“工作空间”页面。
01。需要在部署服务时与在线召回配合使用。格式如下：[{"name": "age","value": "中年","weight": 0.6},{"name": "sex","value": "男"}] online_override 否 Boolean 需要配置“online_tags”一起使用。表示在线
如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器的可视化界面。通过管理控制台，您可以使用直观的界面进行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。 REST API RES提供REST形式的访问接口，您能够非常容易地从Web应用中访问RE
表1 参数说明 参数 子参数 说明 id - 主体的id。此参数为必选。 items - 客体的id列表，非必选项。有下面两种场景使用： 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户
填写业务相关配置，详请参见过滤规则。 过滤规则设置完成后，单击“下一步”。 排序策略 排序策略是用于对召回策略生成的候选集进行二次排序。如果使用排序策略，需在特征工程中提交排序样本预处理，创建完成后才可以正常使用排序策略。 各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM
物品协同过滤作业名称。 表8 RecallFiled 参数 参数类型 描述 name String 字段名称。 value Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表9 MatchFeaturePair 参数 参数类型 描述 user_feature_name
物品协同过滤作业名称。 表7 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表8 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
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无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。配额查看及修改请参见关于配额。
是 String 作业状态。 resource 是 String 资源，现在支持DLI。 is_use 是 int 是否被使用： 1，被使用。 0，没有被使用。 type 是 String 训练作业类型。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "job":
是 String 作业状态。 resource 是 String 资源，现在支持DLI。 is_use 是 int 是否被使用： 1，被使用。 0，没有被使用。 type 是 String 训练作业类型。 示例 成功响应示例 { "jobs": [ { "job_id": "5d
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： 兴趣属性，此特征将会用于统计用户的兴趣标签，并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。
推荐系统支持用户自定义场景和智能场景。智能场景根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。自定义场景面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。 商用 智能场景
当不需要该数据时，您单击可以单击目标近线数据右侧的“终止”，对“执行”状态的数据终止导入。 当终止导入后，该数据无法正常使用，请您谨慎操作。 删除近线数据源 当您不需要使用已有的近线数据源时，您可以删除导入数据。 在数据源列表单击目标数据源名称，进入数据源详情页面。 在页面的“近线数据
叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。
对于获取用户Token接口，返回如图1所示的消息头，其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token。有了Token之后，您就可以使用Token认证调用其他API。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体 响应消息体通常以结构化格式返回，与响应消息头中Conten
多维度管理，支持运营规则设置，一站式推荐平台。 自动挖掘特征，采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合，提高特征选择效率。 高适用性，多种模板选择，适用多个应用场景。 使用便捷，一键式构建推荐系统，提供标准API接口，调用简单，便于被集成。 实时更新，具备实时更新能力，更快反馈用户的精准需求。 降低成本，减少人力支出投入。
具体创建步骤请参见：创建自定义策略。本章为您介绍常用的RES自定义策略样例。 RES自定义策略样例 示例1：拒绝用户删除作业 拒绝策略需要同时配合其他策略使用，否则没有实际作用。用户被授予的策略中，一个授权项的作用如果同时存在Allow和Deny，则遵循Deny优先原则。 如果您给用户授予RES
0 隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。如果离线计算失败，建议调小至10以下。 10 最大迭代次数 指定迭代优化的最大迭代次数。如果离线计算失败，建议调小至10以下。 10 正则化系数 在ALS算法中使用，指定正则化系数，作为优化目标中
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