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请参见获取项目名称、项目ID、区域ID。 获取需要上传通道的ID（streamId）。 单击近线数据源的“详情” 图1 获取通道ID 上传实时数据，示例代码如下，其中，“streamId”的配置值要与步骤2中“通道ID”的值一致。 1 2 3 4 5 6 7 8
Boolean 需要配置“priority_tags”一起使用。表示在线预测的标签是否覆盖发布服务时配置的属性匹配重排序涉及的标签及权重，默认是“false”。如果“priority_override”的值是“false”，则采用标签融合的方式，即在线预测的新标签值及权重会更新已有的标签及权重值。
创建离线数据源 在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作，如修改数据源、创建自定义推荐，都是基于您创建的数据源进行的。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，并且数据存储的OBS桶与RES在同一区域。 需要使用的数据已上传至OBS。 创建数据源 登录RES管理控制台
List 请参见表13，用户行为过滤配置。 blacklist 否 String 黑名单过滤配置。 whitelist 否 String 白名单过滤配置。 etl_uuid 否 String 特征工程-用户物品特征抽取生成的uuid，用于属性过滤配置。 表13 behavior_rules参数说明
attr_values_a 否 Array of AttrValue objects 被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b 是 Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表38 AttrValue 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是
attr_values_a Array of AttrValue objects 被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表40 AttrValue 参数 参数类型 描述 name String 属性名称。
attr_values_a 否 Array of AttrValue objects 被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b 是 Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表38 AttrValue 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是
online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务； indicators 是 List 请参见表3，需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。 end_time 是 Long 被统计数据的终止时间戳。 interval 是 Double
已经完成的可以提供物品和物品相似度关系的作业，用来进行物品的关联推荐。 topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型：用户感兴趣的行为类型。 权重值：行为的初始权重。 衰减系数：用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间：用户配置的行为发生时间与当前时间的间隔，以小时为单位。系统只处理在该时间范围内的行为记录。
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望
itemType String 物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系，则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型，包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重，权重有默认分数，默认
请参见表4，平台参数。 computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。 config_load_path 是 String 所选配置生成的文件在OBS上的存储路径。 表4 platform_parameter参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
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。 [{ "feature_name": "age", "feature_type":
用户在使用数据质量检测算子之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工程、排序算法、在线服务都会用到该文件。全局特征信息文件需要和画像中字段一致，其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段，TAGS为画像表中定义的带权重的标签，Context为上下文属性。该文件用于说
间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 效果评估 父主题： 自定义场景
1547863270717, "candidate_desc": "[基于物品的协同过滤推荐]ItemCF算法生成的用户-物品列表候选集", "task_type": "召回策略",
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，便于用户快速
开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的用户特征， 未选择的用户特征将不会被处理，即排序模块将忽略这些特征。 说明： 离散的区间个数不能超过100个，请您根据业务需求合理分配参数值。
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。
响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 是 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
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