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运行推荐策略 创建离线作业 创建离线作业包括进行数据质量检测、创建组合作业、特征工程、召回策略、排序策略、过滤规则等作业。 运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑，包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐
数据源：数据表类型、数据源、数据格式。 召回策略信息 该离线作业设置的召回策略详情，召回策略信息包括： 策略别名，策略显示的名称。 OBS地址，推荐业务人员可从OBS中选择保存有人工编辑推荐结果的列表，进行人工推荐便于进行ABTest。 该策略生成的候选集ID。 过滤规则信息 过滤规
参数名称 是否必选 参数类型 说明 作业ID(job_id) 是 String 作业的ID。离线策略特征工程-初始用户画像-物品画像-标准宽表算子、近线策略基于用户数据更新用户画像算子、近线策略基于物品数据更新物品画像算子可以作为此处的作业ID。 新的全局特征配置文件路径(new_global_features_info)
优先级相同的推荐候选集，根据百分占比确认召回策略推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。 权重：根据权重加权融合计算多个召回候选集融合。分数计算规则：每个策略的所占权重和物品在每个召回候选集中所得的分数加权融合，多个策略中相同的物品会进行分数累加。权重大小之和要等于1。
预分区个数。默认推荐预分区8个。 index_region_num 否 Integer 索引表预分区个数。近线策略中只有基于用户数据更新用户画像和基于物品数据更新物品画像需要设置索引表预分区个数，其他近线策略则不需要。 响应消息 响应参数请参见表16。 表16 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
权限管理 创建用户并授权使用RES RES自定义策略
单击“添加特征工程”，根据业务需要在下拉框中选择一个合适的策略。初始用户画像-物品画像-标准宽表生成和排序样本预处理策略参数说明请单击策略名称进行查看。 （可选）在目标策略右侧，单击“删除”，可以删除该策略。 具体策略的参数说明可单击上方策略名称进行查看，策略设置完成后，单击“确定”。作业一般需要运
rules 是 List 每个Flow配置不同流量和候选集的规则，请参见表4。 backup_uuid 否 String 人工导入召回策略生成的uuid。 need_preferences 否 Boolean 是否开启优选项功能，需匹配global_features_info
训练作业描述，最大长度为256字符。 nearline_platform 是 JSON 请参见表3，近线计算平台。 strategy 是 JSON 请参见表5，策略信息。 表3 nearline_platform 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64字符，支持DLI。
作业相关API 提交组合作业 提交召回作业 提交过滤作业 提交特征工程作业 提交排序作业 提交实时流近线作业 提交流式训练作业 提交数据质量作业 策略参数说明 停止算子作业 查询作业列表 查询作业详情 重新执行作业 删除作业 提交效果评估任务 查询效果指标 编辑修改作业 更新索引结构 父主题：
实际需求进行选择，RES支持的系统权限，请参见：RES系统权限。如果您需要对除RES之外的其它服务授权，IAM支持服务的所有权限请参见权限策略。 示例流程 图1 给用户授权RES权限流程 创建用户组并授权 在IAM控制台创建用户组，并授予推荐系统服务只读权限“RES ReadOnlyAccess”。
每个Flow配置不同流量和候选集的规则，请参见表4。 config 是 Object 流程配置信息，请参见表5。 rank_uuid 否 String 排序策略生成的uuid。 feature_uuid 否 String 预处理的离线处理生成的uuid。 filter_uuid 否 String 过滤规则生成的uuid。
参数 子参数 说明 id - 主体的id。此参数为必选。 items - 客体的id列表，非必选项。有下面两种场景使用： 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户，主体是用户，客
智能场景”，进入智能场景列表页面。 选择智能场景列表中的目标场景，单击“操作”列的“删除”。 在“删除场景”页面确认智能场景信息后单击“是”。 删除场景包含删除场景下所有的策略和服务。场景运行存储在OBS中的数据不会被删除，需要您登录OBS进行删除操作。 父主题： 智能场景
的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。 父主题： 基础问题
的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
"[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", "strategy_type": "recall",
参数类型 说明 name 是 String 过滤名称。 behavior_rules 否 List 请参见表13，用户行为过滤配置。 说明： 过滤策略请至少选择behavior_rules、property_rules、blacklist、whitelist中的一个作为过滤条件。 blacklist
单击目标服务名称进入服务详情页面，单击下方的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，根据您设置的召回策略等返回用户的预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。
规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。 特征工程，特征处理多样化，支持自定义特征散列等。 丰富的推荐策略，提供丰富的召回、过滤、排序算子。 运营助手，支持多维度运营，根据业务情况及时调整推荐结果。 效果评估，实时效果评估，推荐指标图表展示。
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