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数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 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
如何确定近线数据源导入实时数据成功？ 近线数据源上传成功后，可在推荐系统控制台的“数据源”直接查看。 父主题： 数据源
近线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以数据接入服务DIS中的数据为数据源，实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业，用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式，并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1
离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 在推荐系统初始化阶段，需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS，完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传，此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题： 数据源
实时导入 查看近线数据源详情或终止数据源 当您确认导入近线数据源之后，可以查看近线数据源详情或者对数据终止导入。 在数据源详情页面，您可以单击目标近线数据右侧的“详情”，查看该实时数据的名称和通道ID，此ID为全局唯一。 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。
WriteItemProfile，物品画像实时导入作业 UniversalProcess，行为数据实时导入作业 NearlineRecall，近线召回作业 EncodeProfile，近线特征工程作业 AttributeMatch，属性匹配召回作业 AlsCF，交替最小二乘协同过滤作业 BhvHistory，历史行为记忆召回作业
使用用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region
提交实时流近线作业 功能介绍 该接口用于提交实时流作业并进行近线计算。 URI POST /v1/{project_id}/nearline-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
"job_id": "242040859dd4422d818efe7c297f1b66", "filter_uuid": "5666556ad3814f358a786eb6efcfe1ec" } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_code":
该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明
在“在线服务”页面，单击目标服务操作列的“启动”完成操作。 开通服务 在线服务创建完成后，默认为开通状态，您可以对“运行中”状态的服务进行正常调用。当您在调用过程中提示“开通”时，需要开通才能正常使用。 您可以对处于“运行中”、“已停止”状态的服务进行“开通”操作。 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表。
获取推荐结果 智能创建完成，运行成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示状态正常。您可以通过预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 如果近线数据源有更新，需要重新调度召回策略，才会有对应的推荐结果。 预测 登录RES管理控制台，在左
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。 单击
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Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率 (
子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量
通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region
分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0
user_attributes 是 List 需过滤的用户的属性（现只支持string和numerical特征的属性），例如：一线城市用户，则属性名为city，属性值为一线城市。 item_attributes 是 List 需过滤的物品的属性（现只支持string和numerical特征
"is_recommended_by_category": false } }, "candidate_set": [ { "uuid": "8ad7f7eafc094a6a8a650bf232f9627b", "description": "基于特定行为热度推荐" } ], "output_data":
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