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Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0
最小长度：1 最大长度：64 data_config 是 DataConfig object 数据配置。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 表5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 Offline
选项。套餐的数量可以根据实际业务按需购买。 计算资源：用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含：数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源：用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括：数据源。 在线服务：用于推荐系统在线推理，获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算
GiB”、“16核|128GiB”。 模型更新间隔：模型更新时间间隔，更新模型文件。 默认“8核|16GiB” 时间间隔10min 优化策略相关参数 优化器类型：ftrl。适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0
描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码： 200 表6 响应Body参数 参数 参数类型
特征工程名称：请以“ETL-”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。 设置计算引擎信息，指定“服务名”、“集群名称”、“任务配置地址”、“资源规格”等信息。 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
参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询场景详情 /v2.0/testuuidxxxxxx
最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 data_config 是 DataConfig object 数据源配置。 表4 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。
略设置完成后，单击“下一步：过滤规则”。 过滤规则 过滤规则是用于配置候选集的过滤方式，使相关内容不进入候选集。 如果您选择的是排序引擎，在配置完基本信息之后进入“过滤规则”页签。 如果您选择的是推荐引擎，在配置完召回策略之后，进入“过滤规则”页签。 “创建自定义场景”页面，进入
描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码： 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型
纯排序场景中，该参数为传入待排序物品列表的字段，传入物品集供模型排序使用。 rec_num - 推荐个数，默认值为20。此参数为必选。 目前最大配额是20，如需要调整，需要提工单进行调整。 search_info - 配置动态搜索召回候选集，需要在线服务配置部分增加 "dynamic-search"
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结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB，并返回最终结果。
预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API
参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的场景列表 /v2.0/testuu
定义场景功能得到满意的推荐结果。 快速入门 智能场景（猜你喜欢） 自定义场景（热度推荐） 05 实践 根据用户的离线历史数据，推荐系统通过模型训练和召回策略，对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据，得到更优候选集。 RES实践样例 使用RES完成电商推荐
workspace_id String 工作空间编号。 data_config DataConfig object 数据配置。 specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。 表5
由itemid组成的List。需要在部署服务的时候与物品-物品协同过滤算法一起使用，并提供物品-物品相似度查询功能。 others_users 否 List 由userid组成的List。提供多用户候选集查询功能。 context 否 String 上下文信息，可用于配置在线过滤黑名单列表，列
预测接口（排序） 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
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 在线预测 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。 单击
计算生成的数据。“部署中”的在线服务不支持编辑。操作步骤如下： 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。 在“在线服务”页面，您可以单击目标服务操作列的“编辑”，进入“编辑在线服务”页面。 在线服务配置方法，请参见创建在线服务，配置结束单击“立即修改”。
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