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查询规格 查询训练规格 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格，实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时，需要提供此信息。 数据源 创建数据源 在指定的工作空间下面创建一个新的数据源。 查询数据源列表 查询当前工作空间下的数据源列表。 查询数据源详情 查询指定数据源的详情信息。
新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务的详细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立，复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 操作步骤如下： 登录RES管理控制
数据，训练数据为前一段时间中的数据，测试数据为后一段时间的数据，取值TIME。 “个数比例”：个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中，
一入口鉴权功能和OBS与DIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
一入口鉴权功能和OBS与DIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景
L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 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。取值范围[0,1]，默认值为0。 学习率(learning_rate)
测试数据在输入数据中的占比。divide_by_time_or_rate为RATE时必填。取值范围[0,1]。 待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征，对不同类型的特征进行相应的处理，处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。
bal_feature_info.json”的文件。 │ obs-general-data 用于存放经过特征工程处理的宽表，又名通用格式数据。 │ obs-pretrain-data 用于存放排序预处理任务生成的预训练数据。 │ obs-error-data
已存在运行成功的排序策略。建议“优化器类型”选择“ftrl”。 已存在运行成功的在线服务。该在线服务“排序方式”为“点击率预估”并且“模型文件路径”为1排序策略生成的模型存储路径。 流式训练仅支持2019年12月4日0点之后创建的排序策略和在线服务。 流式训练使用到的排序策略不支持
用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。 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》。
特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。 召回策略 排序策略 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。
能得到满意的推荐结果。 快速入门 智能场景（猜你喜欢） 自定义场景（热度推荐） 05 实践 根据用户的离线历史数据，推荐系统通过模型训练和召回策略，对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据，得到更优候选集。 RES实践样例 使用RES完成电商推荐
run_path:参数类型String，训练结果保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。 training_data_path:参数类型String，训练数据的obs路径。 test_data_path:参数类型String，测试数据的obs路径。 策略参数说明中排序策略（sorting）各策略参数说明。
自定义场景基于用户群体不同推荐场景的需求，提供了多种多样的推荐策略和算法，实现了端到端的自定义推荐场景搭建，使每一个推荐场景都能得到针对性的推荐效果提升。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。 由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。
据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。
在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近，将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值，避免数据因为过期被过滤掉。
预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API
Boolean 是否成功。 job 是 Object 请参见表3，返回的作业信息。 表3 job参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 job_id 是 String 训练作业ID。 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。
在RES管理控制台界面，资源中心列表中会提供当前账号创建的DLI集群、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
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