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查询数据源任务结果 功能介绍 查询指定数据源下离线任务的结果。其中包括数据格式，数据检测、数据探索及效果评估的内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources
更新智能场景内容 功能介绍 更新智能场景的内容信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/intelligent-scenes/{scene_id} 表1 路径参数
修改训练作业参数 功能介绍 修改指定作业的元数据信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/job-instance
策略参数说明 RES支持多种策略，本章介绍召回策略（recall）、排序策略（sorting）。具体描述请参见表1 策略类型说明。 表1 策略类型说明 strategy_type name algorithm_type recall 特定行为热度推荐 SpecificBehavior
查询在线服务详情 功能介绍 根据给定的workspace_id和resource_id及category查询在线服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources
修改在线服务参数 功能介绍 修改指定在线服务的元数据内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance
新建多个训练作业 功能介绍 批量新建作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/job-instances
召回策略 召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。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。召回策略中内置了多种召回方式，您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将生成每个分组的热度推荐
排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机
召回策略 召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略中内置了多种召回方式，用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有： 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐
新建在线服务 功能介绍 新建在线服务元数据，新建成功之后可手动发布此服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id
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