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删除自定义场景 针对不再使用的自定义场景，您可以删除已释放资源。 前提条件 已存在创建成功的自定义场景。 删除自定义场景 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”，进入自定义场景列表页面。 选择自定义场景列表中的目标场景，单击“操作”列的“删除”。 在
业时可选择绑定的集群进行计算存储等操作。 绑定资源 创建跨源链接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时，建议创建跨源连接，用于访问CloudTable的数据源，提高读写性能。 创建跨源连接 开启公共终端节点 推荐系统在需要使用CloudTable集群进行数据存储，需开启公共
组设置策略。 前提条件 如果您需要使用企业项目相关功能，请确保您已开通企业管理权限，如果还没有开通，请先登录管理控制台，单击页面右上方的“企业”。开通方法请参见：开通企业项目。 如果您需要使用权限控制相关功能，请确保您已开通细粒度授权功能。 创建企业项目并添加用户组 在IAM中创
基于行为数据的用户画像更新生成，热度越大排序越靠前。 时间排序：根据时间对候选集进行排序。时间排序需要指定特征名称和推荐天数。 特征名称：值为时间戳(10位)的特征的名称，任务会根据此特征对候选集进行排序。 推荐天数：推荐数据的时间段，该时间段从当前开始往前推N天，默认15天。 默认热度排序。
选出需要的属性。只能选择进行用户分组还是物品分组，分组内可配置多个特征。 “用户特征”：在用户特征下拉框中选择需要的特征参数进行召回计算。例" user_meta_list ": ["gender","age"] “物品特征”：在物品户特征下拉框中选择需要的特征参数进行召回计算。例" item_meta_list
数据质量管理 数据结构 数据导入 数据探索 父主题： 数据源管理
征工程。 智能场景 根据业务场景选择对应的智能推荐场景，快速搭建专属推荐系统。主要应用为猜你喜欢、关联推荐、热门推荐。 功能优势： 多维度管理，支持运营规则设置，一站式推荐平台。 自动挖掘特征，采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合，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。
独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器的可视化界面。通过管理控制台，您可以使用直观的界面进行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。 REST API RES提供REST形式的访问
查询作业详情 通过调用API查询作业详情 通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 父主题： 作业相关API
管理资源 创建资源 绑定或解绑资源 创建跨源连接 开启公共终端节点 父主题： 用户指南（旧版）
代表该物品可被推荐。status置为1，代表该物品不可推荐，代替商品下架或者无货状态。此字段不为空时，在最终的推荐列表中，系统会对该字段进行过滤处理，若此字段为空，则按照默认（status不生效）处理。 表1 物品数据中status字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 status
权限管理 创建用户并授权使用RES RES自定义策略
准备工作 注册华为帐号并开通华为云 为账号充值 进行服务授权 购买套餐包
过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 特征工程 特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理，形成的结果用于排序策略的训练。 排序策略 排序策略利用CTR预估或综合性计算的算法给候选集做打分。 在线服务 在线服务应用
关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。 获取推荐结果 父主题： 智能场景
数据源管理 数据源管理简介 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 上传实时数据 创建离线数据源 导入近线数据源 数据质量管理 修改或删除数据源
数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。 统计间隔（天） 统计间隔，以天为单位，每隔多少天计算一次指标，大于0。 在线服务 选择已发布的在线服务进行推荐效果指标计算。 结果保存路径 效果评估结果在OBS的文件输出路径。 指标 推荐服务效果评估指标，通过指标后的下拉框选择系统自置指标或自
”您可以选择“用户特征”或者“物品特征”进行设置。 全局特征信息文件：单击选择该文件的OBS存储路径，当涉及更新时，单击更新全局特征信息文件，并重新设置依赖此文件的配置项。 用户特征：从下拉选项中勾选全局特征信息文件中提取的用户特征用于进行分组推荐。 物品特征：从下拉选项中勾选全
到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域
分别为： 单值枚举型（string）：字符串型，每一个值都被当做是字符串来进行处理，大部分的特征值都属于这种类型； 单值数值型（numerical）：每一个值都是一个数值，一般需要对这种类型的特征值进行离散化处理以降低特征维度； 多值枚举型（strArray）：字符串数组型，每
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