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_weight。例如，在购物车场景，使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合，所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1， 对离线生
自动挖掘和组合，提高特征选择效率。 高适用性，多种模板选择，适用多个应用场景。 使用便捷，一键式构建推荐系统，提供标准API接口，调用简单，便于被集成。 实时更新，具备实时更新能力，更快反馈用户的精准需求。 降低成本，减少人力支出投入。 自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性
说明 job_id 是 String 作业ID，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～20个字符。 type 是 String 作业类型。 offline_platform 否 Object 计算平台信息，type为etl/recall/filter/standard必填，为其他时不必填。
物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系，则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型，包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重，权重有默认分数，默认分数代表该行为类型的权重，可做修改。同时支持自定义行为类型。
目前支持CSV和JSON。具体数据包请参见表1 基础数据表。 表1 基础数据表 数据类型 表名 用户类数据 用户属性表 物品类数据 物品属性表 行为类数据 用户操作行为表 用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。 每张表的表结构必须符合推荐系统的要求，列名和字段类型需要和
应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、
“个数比例”：个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。 开启调度 开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。
灵活配置物品状态和过期时间，保障有效性和实效性 配置物品status状态，完成物品的上下架 配置过期时间实现新闻的过期下架
id。 表9 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
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 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline
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。 表5 jobConfig
表”不能为同一路径。 离线规格 可选择的规格有“4CU”、“8CU”、“16CU”、“32CU”、“64CU”、“128CU”。规格越大，计算越快。 单击“立即创建”。 数据源创建完成后，系统自动跳转至数据源列表页面并提示您数据源创建成功。针对创建好的数据源，您可以进行“删除”操
同时，可以通过实时更新的方式，更新物品身上的status字段，实现秒级状态字段更新，来控制物品的上下架状态。具体操作指导可参考上传实时数据进行配置和对接。 父主题： 灵活配置物品状态和过期时间，保障有效性和实效性
智能场景和自定义场景如何收费？ 各场景是按需计费，根据您选择的不同规格，价格不同。训练作业运行一次，根据此次运行时耗费的资源进行计费。当该场景作业处于结束状态，如“运行失败”状态，将停止计费。 每“执行”一次训练作业，都会产生计费，“运行中”的场景均处于计费中。 父主题： 计费相关
防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 正则损失计算方式 (regular_loss_compute_mode) 是 enum full指针对全量参数计算，batch则仅针对当前批数据中出现的参数计算，batch模式计算速度快于full模式。默认full。 因子分解机 表35
2644185（对应日期为9月26日），即可实现上架五天后，自动对新闻进行过期下架处理，不会被推荐。 父主题： 灵活配置物品状态和过期时间，保障有效性和实效性
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离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 在推荐系统初始化阶段，需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS，完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传，此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题： 数据源
job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。 storage 是 JSON 请参见表8，信息存储。 strategy 是 JSON 请参见表5，策略信息 表3 offline_platform参数说明
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