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delArts”，进入ModelArts产品页。单击“立即使用”，开始使用ModelArts。 DLI集群建议创建跨源连接，通过RPC方式访问，提高读写性能。 开通存储平台CloudTable CloudTable作为存储平台，用于用户推荐在线数据和推荐候选集的存储。在使用推荐系
的用户画像。 集群名称：指定对应的集群名称。 表名：选择对应表名称。您可以单击设置数据版本。RES的数据版本有两种，“V1”版本即数据按照原有格式存储，未做过分区处理。“V2”版本则会依照用户的分区设置做分区处理，当分区合理时，数据将均匀分布在各个节点，有效利用Cloudtabl
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。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 是 Boolean
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。 type 是 String 查询镜像的类型, 可选infer, rank, nlp。 响应消息 响应参数请参见表2。
请选择华北-北京四。 前提条件 请您按推荐系统要求准备离线数据源。 开通OBS服务，确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。 已经获取访问密钥（AK/SK）。 通过OBS管理上传数据 本文档中，采用管理控制台上传数据至OBS。 执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。
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。 job_id 是 String 作业ID，用于区分各个作业。 请求消息 暂不涉及。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2
数据中每个用户最靠后的行为数据的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “绝对时间间隔”：指定历史行为时间段，选取数据中每个用户距离现在时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “行为类型”：指定行为类型。 “最小次数”：行为次数下界，高于此的物品才会被选中。默认为1。
您可以通过管理控制台进行结果预测，也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 智能场景 获取推荐结果 自定义场景 获取推荐结果 效果评估（可选） - 创建效果评估可以对服务设置指标，查看推荐结果的具体衡量指标。 智能场景 效果评估 自定义场景 效果评估 父主题： 基础问题
特征工程名称：请以“Filter-”开始，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度小于64个字符。 “场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 根据表1设置计算引擎和存储平台相关参数，并根据业务需要在“增加历史行为过滤”，如图2所示。 图2 创建过滤规则 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明
您可以通过管理控制台进行结果预测，也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 智能场景 获取推荐结果 自定义场景 获取推荐结果 效果评估（可选） - 创建效果评估可以对服务设置指标，查看推荐结果的具体衡量指标。 智能场景 效果评估 自定义场景 效果评估
长尾 信息 优秀 机会" ] } 功能2 -- 关键词提取（已排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词，按照重要性排序，需设置保留到前 n 个词。 URL 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3。 表3 请求参数说明 参数名称 是否必选
、物品属性表和用户操作行为表。 “通用格式”：通用格式数据为经过特征工程作业生成的数据。 （可选）单击页面右侧“删除”，可以删除该算子。 设置完成后，单击“确定”。数据质量检测作业一般需要运行一段时间，请您耐心等待。您可以前往数据质量作业列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚
longitude]。 否 context Json 动作发生的上下文信息，内容为json对象，也可作为行为表的扩展字段。例如，用户当前的设备id，ip地址等信息。 否 subSite String 行为发生的位置ID，比如，在首页推荐里面点击，在详情页里面浏览。 否 traceId String
使用限制 在使用RES时，需注意以下使用限制。 建议使用支持的浏览器登录RES服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景，建议使用私有网络获取推荐结果。
longitude] 否 context String 动作发生的上下文信息，内容为json格式字符串，也可作为行为表的扩展字段。 例如，用户当前的设备id，ip地址等信息。 否 subSite String 行为发生的位置ID。例如，在首页推荐里面点击，在详情页里面浏览。 否 traceId String
基于综合行为热度推荐”，进入策略详情页进行参数配置。 “名称”：自定义您的作业名称，自定义样例为“hot-recall”。 “行为次数统计方法”：选择“uv”，即相同的行为记录会进行去重。“pv”的意思是同样行为记录不会去重。 “用户分群”：数据源类型包括用户特征和物品特征，根据数据源筛选数据
导您获取推荐结果。 选择“代码”方式，在左侧框内输入预测代码，单击“预测”后在右侧显示预测结果，如图6所示。输入用户ID和推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。 图6 代码预测 请求代码 “id”为需要请求的用户id，“rec_num”为推荐物品的数量。 {
决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 自适应矩估计(adam) 数值稳定常量(epsilon) 是 Double 为保证数值稳定而设置的一个微小常量。取值范围(0,1]，默认值为1.00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0
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