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参见排序策略对所选排序策略进行参数设置。 图3 排序策略 （可选）在目标排序策略，单击“删除”，可以删除对应排序策略。 具体策略的参数说明可单击上方策略名称进行查看，策略设置完成之后，单击“下一步”进入“预览设置”页面。 预览配置 在“预览设置”页面，展示了创建作业的名称、资源信
管理计算资源 计算资源DLI服务，添加的计算资源需根据实情情况进行合理分配。开通DLI集群大小就是根据业务需求对集群进行扩容缩容，计算资源最多设置5个。计算资源支持的操作包括： 创建计算资源 编辑计算资源 删除计算资源 创建计算资源 登录RES管理控制台，在“全局配置”页面的计算资源区域，单击“创建”添加计算资源。
代码：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，或者物品项，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”和设置“最大推荐个数”，也可以设置“物品项”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，单击“预测”后显示预测结
划线组合。 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
String 工作空间id。 created_at Integer 创建时间。 update_at Integer 更新时间。 specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表6 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object
行过滤。如新闻网站，category取值可能为娱乐、体育、时事等。 设置黑名单 设置黑名单列表。后续任务读取数据时，将会过滤掉指定的用户或物品的记录。文件格式为每个ID占据一行。 用户黑名单/物品黑名单 上传设置的黑名单列表。 场景规格 离线计算规格 可选择“4CU”、“8CU”
数据源名称，1-64位字母、数字、下划线、中划线组合。 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
“添加在线候选集”（根据设置的参数在线进行召回，必须添加全局特征信息文件才可设置参数） 任务别名和UUID：分别默认为“在线候选集召回”和“online-recall”，无需改动。 优先级、同优先级数据占比：同添加推荐候选集。 设置参数：单击操作列的“设置参数”进行召回策略参数的
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。
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
代码：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、推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，
考虑，依次计算出更新步长。 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0.001。 数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。
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。
考虑，依次计算出更新步长。 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0.001。 数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。
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。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可
最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig object 作业配置。 表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型
物品画像表：用户自定义CloudTable集群名称和表名，用于存储生成的物品数据。 设置数据版本：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Clo
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。
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。
intelligent，智能场景 datasource_id 是 String 数据源id，字母、数字、下划线、减号组合32位。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig
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