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创建离线数据源 在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作，如修改数据源、创建自定义推荐，都是基于您创建的数据源进行的。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，并且数据存储的OBS桶与RES在同一区域。 需要使用的数据已上传至OBS。 创建数据源 登录RES
工作空间名称，1-64位的数字、字母、下划线、中划线组成，支持中文，不能以 - 结尾。 最小长度：1 最大长度：64 enterprise_project_id 是 String 企业项目编号。 最小长度：1 最大长度：256 description 否 String 描述。 响应参数 状态码：
workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为0。 job_name 是 String 训练作业名称，最大长度为20。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。
的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。 数据结构介绍 数据结构步骤的主要目的是读取用户上传的离线数据，解析用户特征和物品特征中每一个属性的数据格式、统计所有行为，然后保存解析生成的数据格式。 前提条件 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。 操作步骤 登录RES
查询作业列表 功能介绍 该接口用于查询作业列表。 可支持查询作业的类型包括：组合作业、召回作业、过滤作业、特征工程作业、排序作业、近线作业和效果评估任务。 URI GET/v1/{project_id}/jobs?type={type}¤t-page={current
中的某一个。 algorithm_parameters 是 JSON 每个算法有其各自的参数列表，包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0
神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。取值范围(0,1]，默认0.8。 激活函数 (active_function) 是 Enum 将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。取值为relu/sigmoid/tanh，默认relu。 核函数特征交互神经网络 表39 algorithm_parameters参数说明
查询当前推荐系统所提供的离线计算规格，实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时，需要提供此信息。 数据源 创建数据源 在指定的工作空间下面创建一个新的数据源。 查询数据源列表 查询当前工作空间下的数据源列表。 查询数据源详情 查询指定数据源的详情信息。 修改数据源内容 修改指定数据源的配置内容。
match_feature_pairs Array of MatchFeaturePair objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type
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，单击“预测”后显示预测结果，如图2所示。如果是关联推荐，则需要配置“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。
否 Array of MatchFeaturePair objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type
工作空间ID，默认为0 job_name 是 String 训练作业名称，只能由数字，字母，下划线，中划线组成，最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 offline_platform 是 List 请参见表3，离线计算平台信息。
物品的总条目数统计进行收费。 每个数据源默认规格最低是一百万条，如果一个数据源中的用户和物品总条目数不超过100W条，则按照100W条计费，如果超过一百万条，每一百万条为一个计算周期。 计算资源 应用于召回、排序等作业运行时CPU/GPU计算，包含RES的数据源、推荐场景的离线作业计算计费。
否 Array of MatchFeaturePair objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type
match_feature_pairs Array of MatchFeaturePair objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type
直接选取。 在线检索召回：支持在线检索候选集召回，检所请求通过预测接口（参考获取推荐结果中的search_info字段使用方法）传入，生成一路召回对应候选集。该策略默认名称为“dynamic-search”。 融合方式 优先级：根据优先级和百分比计算多个召回候选集融合。优先级高的
前提条件 给用户组授权之前，请您了解用户组可以添加的RES权限，并结合实际需求进行选择，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I
否 Array of MatchFeaturePair objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type
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