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  • 提交效果评估任务 - 推荐系统 RES

    job_description 否 String 作业描述,最大长度256字符。 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。

  • 准备离线数据源 - 推荐系统 RES

    ID,用于场景维度的区分。 否 traceId String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于推荐效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户,用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 数据示例 单击下载样例数据,将样例数据下载至本地

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    选择导入候选集类型,目前支持以下三种。 物品-分数候选集:物品-分数候选集可以用于在线服务的推荐候选集。 用户相似度候选集:用户相似度候选集可用于实时召回。 物品相似度候选集:物品相似度候选集可用于实时召回与在线服务的推荐候选集。 最大推荐结果数 最多生成多少个推荐结果。默认为100。 开启调度

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    您可以前往召回策略列表,查看作业的基本情况。在作业列表中,刚创建的作业“状态”为“计算中”,当作业“状态”变为“计算成功”时,表示作业运行结束,生成的候选集ID将使用于在线服务,为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时,您可以单击作业的名称,进入详情页面,通过查看日志等手段处理问题。 基于特定行为热度推荐