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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
部署服务 功能介绍 该接口用于部署推理服务。 URI POST /v1/{project_id}/infer-services 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。
提交效果评估任务 功能介绍 该接口用于提交推荐效果评估任务。 URI POST /v1/{project_id}/evaluate 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。
推荐结果多样性打散 本实践针对用户的单次推荐预测请求，在返回的物品列表中，对规定的属性进行打散，避免推荐结果出现同一属性物品扎堆出现的现象。 本实践的基本流程如下： 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号，并且账号为可用状态。 确保用户选
查询作业列表 功能介绍 该接口用于查询作业列表。 可支持查询作业的类型包括：组合作业、召回作业、过滤作业、特征工程作业、排序作业、近线作业和效果评估任务。 URI GET/v1/{project_id}/jobs?type={type}¤t-page={current
全局指标配置 功能介绍 该接口用于提交全局指标配置。 URI POST /v1/{project_id}/global-setting 参数说明请参见表1-URI参数说明。 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。
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
避免物品重复推荐（曝光过滤） 本实践介绍用户在客户端浏览、点击过的某些商品，在规定的时间内，重复请求推荐接口，不会被再次推荐。 功能说明 该功能使用涉及两部分：实时行为数据的接入和在线服务配置行为过滤。当数据源部分开启近线行为实时接入之后，并且用户通过上传实时行为数据，系统才具备
查询服务详情 功能介绍 该接口用于查询推理服务信息详情。 URI GET /v1/{project_id}/infer-services/{service_id} 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
提交流式训练作业 功能介绍 该接口用于提交流式训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/stream-etl-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。
排序策略-离线排序模型 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。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算
权限管理 如果您需要对华为云上购买的RES资源，给企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）进行精细的权限管理。该服务提供用户身份认证、权限分配、访问控制等功
离线数据源 调用RES之前，您需要准备3种基础数据包并上传至OBS，离线数据源目前支持CSV和JSON。具体数据包请参见表1 基础数据表。 表1 基础数据表 数据类型 表名 用户类数据 用户属性表 物品类数据 物品属性表 行为类数据 用户操作行为表 用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。
提交排序任务API 功能介绍 用于提交排序训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/rank-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。
提交特征工程作业 功能介绍 该接口用于特征工程处理，包含数据预处理，特征提取和排序训练样本生成等。 URI POST /v1/{project_id}/etl-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
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-DeepFM
查询数据源详情 功能介绍 查询指定数据源的详情信息。 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/{datasource_id} 表1 路径参数
自定义场景（热度推荐） RES提供了推荐算法，让用户能够根据场景自定义推荐策略，可以基于RES提供的多种召回、排序算法等进行自定义的推荐场景创建。 本章节介绍热度推荐场景的搭建样例，该场景常见于电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配
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
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