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推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题： 自定义场景
了解数据中各种标签的分布情况。 图3 分布统计 物品报表：根据不同数据格式展示物品数据的类型、最大值和最小值。您可以单击相关数据后的查看数据的详细信息。 行为报表：行为报表展示各种行为类型以及该数据中此行为出现的次数。 画像查询：可以查询指定的用户或物品画像信息，包括静态和动态。
景”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击“运行中”状态的目标场景名称，进入详情页。 单击“效果评估”页签，单击目标类型作业进行参数配置，请参见表1。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能
修改在线服务参数 打开高级选项，进行打散功能的配置，选取相应的属性即可完成配置。 “高级类型”：选择“打散”。 “打散”：选择“itemType”。itemType代表物品的类别，可以完成物品类别的打散，避免同一类的物品依次出现。 图2 配置打散参数 配置完成后，单击“确认”。 如果用户还未
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 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline
Studio>用户指南>数据开发>节点> Rest Client”。 图1 作业监控及任务异常重新启动节点配置 对第一个节点进行查询作业详情的配置。查询作业详情参数请参见查询作业详情API。 对第二节点进行重新执行作业的配置。重新执行作业详情参数请参见重新执行作业的API。 当检测到近线任务(实时流任务)失败时，才会进行第二个节点的作业。
computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。 config_load_path 是 String 所选配置生成的文件在OBS上的存储路径。 表4 platform_parameter参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 cluster_name 是 String
SpecsConfig object 计算规格。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object 离线计算规格。 nearline Nearline object 近线数据源。 表6 Offline 参数 参数类型 描述 user_url String
物品类别。 表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 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。
参数名称 是否必选 参数类型 说明 spec_id 是 Integer 训练作业选择的资源规格ID。在使用ModelArts之前需要查询ModelArts服务AK/SK并确保关联AK/SK到ModelArts服务，然后通过查询ModelArts计算节点规格获取spec_id返回的值。
该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 新的全局特征配置文件（new_global_features_info）包含的特征是在原作业ID（job_id）对应的全局特征配置文件的特征基础上新增的一些特征或者删除一些特征；两份文件重复的特征名对应的特征类型必须保持一致。 响应消息 响应参数请参见表7。
SpecsConfig 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。 表10 jobs 参数 参数类型 描述 category
是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用资源时，您必须指定其区域
h) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 响应消息 响应参数请参见表8。 表8 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 job_name String 作业名称。 job_id String
请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json。 表4 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 category 是 String 场景类型： customize，自定义推荐 datasource_id
SpecsConfig object 计算规格。 表6 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object 离线计算规格。 nearline Nearline object 近线数据源。 表7 Offline 参数 参数类型 描述 user_url String
最大长度：64 表4 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 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。
请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json。 表4 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 category 是 String 场景类型： popularity，热门推荐 relation，关联推荐
parameter中包含的参数有以下几部分： spec_id :参数类型Long，训练作业选择的资源规格ID。 run_path:参数类型String，训练结果保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。 training_data_path:参数类型String，训练数据的obs路径。 te
数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。 父主题：
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