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页面完成数据创建、数据修改等操作，为智能场景推荐和自定义场景推荐做好数据准备。 数据类型 当前RES支持创建数据源和导入近线数据。创建数据源的数据格式和近线数据导入的格式要求一致，包括用户数据、物品数据和行为数据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”和用于近线计算的“
选项。套餐的数量可以根据实际业务按需购买。 计算资源：用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含：数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源：用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括：数据源。 在线服务：用于推荐系统在线推理，获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算
h 是 String 该文件标识了每一个域下的特征数量，排序数据处理接口会生成这个文件，文件路径为用户在排序数据预处理中输入的结果保存路径参数表示的路径的“fields_feature_size”目录下，文件名称为“part-00000”，需要用户提供文件完整路径。 max_iterations
自定义场景基本信息参数说明 参数名称 子参数 说明 基本信息 场景名称 自定义场景的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 场景名称创建之后不支持修改。 场景类型 选择需要的场景类型。 “基于用户推荐物品”：某些用户的属性很相似，如电商平台根据这
全局特征信息文件 开启扩展功能时，此配置项生效。其中“数据源类型”您可以选择“用户特征”或者“物品特征”进行设置。 全局特征信息文件：单击选择该文件的OBS存储路径，当涉及更新时，单击更新全局特征信息文件，并重新设置依赖此文件的配置项。 用户特征：从下拉选项中勾选全局特征信息文件中提取的用户特征用于进行分组推荐。
List 请参见表3，返回规格列表信息。 表3 specifications参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 id 是 String 模型名称。 display_zh 是 String 规格中文名称。 display_en 是 String 规格英文名称。 specification
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
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
置调度的时间间隔。 业务规则-人工导入 业务规则-人工导入是指用户自定义物品列表，并将此列表作为候选集，以供在线服务调用。 表6 业务规则-人工导入参数说明 参数名称 说明 名称 策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。
基本概念 账号 用户注册华为云时的账号，账号对其所拥有的资源及云服务具有完全的访问权限，可以重置用户密码、分配用户权限等。由于账号是付费主体，为了确保账号安全，建议您不要直接使用账号进行日常管理工作，而是创建用户并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云
修改behavior.txt文件 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。 图3 修改item.txt文件 将“test-data”文件夹下的所有文件上传至准备工作中您创建的OBS路径下。
定义场景功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
单击属性操作列的“保存”。 “任务配置地址”：用于存放创建作业时自动生成的JSON格式的配置源文件存储路径。 “全局特征信息文件”：根据全局特征信息文件规范准备并上传的全局特征信息文件路径。 “通用格式数据”：经过特征工程处理的宽表路径。 “用户属性表”：离线数据用户属性表的OBS路径。
中划线组成，并且不能以空格开始和结束，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。
算法介绍及参数说明 召回策略 过滤规则 排序策略-离线特征工程 排序策略-离线排序模型 在线服务 效果评估 父主题： 自定义场景
一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 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。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立的。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。
提供多维度的场景推荐，含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐，一键式操作，降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象，用户根据场景选择不同的推荐实体。
值数目统计结果、训练集、测试集）的存储都路径，文件夹。 全局特征配置文件路径(global_features_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 高级设置(writer_parameters)
是否成功。 message 是 String 消息提示。 error_code 是 String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg 是 String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 示例 成功响应示例 { "is_success": true
是否成功。 message 是 String 提示消息。 error_code 是 String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg 是 String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 示例 成功响应示例 { "is_success": true
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