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查询场景详情 功能介绍 查询指定场景的详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/scenes/{scene_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
修改数据源内容 功能介绍 修改指定数据源的配置内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id} 表1 路径参数
管理计算资源 计算资源DLI服务，添加的计算资源需根据实情情况进行合理分配。开通DLI集群大小就是根据业务需求对集群进行扩容缩容，计算资源最多设置5个。计算资源支持的操作包括： 创建计算资源 编辑计算资源 删除计算资源 创建计算资源 登录RES管理控制台，在“全局配置”页面的计算资源区域，单击“创建”添加计算资源。
创建数据源 功能介绍 在指定的工作空间下面创建一个新的数据源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources 表1 路径参数 参数 是否必选
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。
查询场景列表 功能介绍 查询当前工作空间下的场景列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/scenes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
绑定依赖资源 功能介绍 该接口用于绑定推荐系统所需的平台资源，绑定后可用于离线、近线、排序等作业的运行。 URI POST /v1/{project_id}/resources 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
查询数据源列表 功能介绍 查询当前工作空间下的数据源列表。 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 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式，您可以选择其中一种进行认证鉴权。 Token认证：通过Token认证通用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key)加密调用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时，需
状态码 状态码如表1所示 表1 状态码 状态码 编码 错误码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。
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。
推荐系统OBS文件夹规范 使用推荐系统时，需要在OBS创建桶并导入离线数据，同时作业所产生的数据也会保存在OBS中。为了方便您快速定位文件路径，建议您按照如下结构准备数据创建文件夹，并上传至OBS桶。 OBS文件夹示例 自定义OBS桶名 │ obs-offline-data
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
获取全局配置指标 功能介绍 该接口用于获取全局配置指标。 URI GET /v1/{project_id}/global-setting?scene-id={scene_id} 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
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
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。 表1 在线服务参数说明 参数名称 子参数 说明 召回池 “推荐候选集” “添加推荐候选集” 选择表名：添加离线、近线任务或者在线自定义检索召回策略生
预测接口 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量，默认返回50条。 user_id 是 String
更新索引结构 功能介绍 当用户想要新增或者删除用户、物品特征的时候，该功能可以用于更新CloudTable表的索引结构。 URI POST /v1/{project_id}/update-htable 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
过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式，使之不进入候选集。过滤规则说明请参见图1。 图1 过滤规则 创建过滤规则 在“创建过滤规则”页面，用户可以对目标数据选择不同策略进行离线计算，得到合适的候选集。 创建过滤规则操作步骤如下： 在“离线作业”下，单击“过滤规则”页签，单击该
特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理，它包含两个功能： 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据； 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应，特征工程的两个任务分别是： 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理
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