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自定义场景基于用户群体不同推荐场景的需求，提供了多种多样的推荐策略和算法，实现了端到端的自定义推荐场景搭建，使每一个推荐场景都能得到针对性的推荐效果提升。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。 由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。
在使用RES时需使用到其他的资源，因此需要先开通相关服务才可以正常使用RES。包含服务如下： 开通计算引擎DLI、ModelArts 存储平台CloudTable （可选）数据接入资源DIS 各服务的计费请参见：产品价格详情。 开通计算引擎DLI、ModelArts DLI用于推荐系统的离线计算和
前提条件 已存在创建成功的自定义场景。 发布自定义场景 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。 通过如下方式对场景进行发布。 在自定义场景列表页面发布：选择自定义场景列表中的目标场景，单击“操作”列的“发布”。 在自定义场
在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近，将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值，避免数据因为过期被过滤掉。
推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可完成对任务状态的监控，并且可以根据任务状态决定是否需要重新执行任务。
什么是RES？ 推荐系统（Recommender System，简称RES）基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 父主题： 基础问题
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，您必须指定其区域终端节点。有关华为云的区域和终端节点的更多信息，请参阅地区和终端节点。 父主题： 基础问题
在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ RES从全局角度计算在线服务获得推荐的调用次数，不区分每次调用的用户。例如A用户调用请求推荐接口是每秒5次，B用户调用请求推荐接口每秒5次，当A用户和B用户同时调用此接口时，总的获得推荐的调用请求为A用户和B用户之和，即5+5=10。 父主题：
基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如推荐系统的具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。
新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务的详细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立，复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 操作步骤如下： 登录RES管理控制
在“流水账单”列表页，罗列该帐号下各种产品类型，每个任务产生的费用详细。您可以单击“操作 > 详情”，查看使用量详情。可拖动详情下方的进度条，查看“使用量”、“应付金额”等信息。 图1 流水账单 在“明细账单”列表页，罗列了该帐号下各种的资源的计费模式、使用量和单价等信息。可以按账期、统计维度和统计周期筛选查看明细账单。
关联推荐的主要应用场景是什么？ 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 父主题： 智能场景
查询训练规格 功能介绍 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。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数
画像：画像分为用户画像和物品画像，分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录，将会按照用户ID或者物品ID去重。 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。 已完成数据结构识别和人工复核确认。 操作步骤 在“执行步骤”页签，单击数据导入下的“执行”。
数据源类型有初始格式和通用格式可以选择。 “初始格式” 用户操作行为表：初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式” 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。
查询训练作业候选集 功能介绍 查询给定workspaces_id和指定resource_id下的候选集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resourc
在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近，将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值，避免数据因为过期被过滤掉。
每张表中填充的数据，必须符合推荐引擎的要求。 对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。 用户属性表 用户属性表记录用户的属性信息，例如地域、爱好等，属性名和属性值成对出现。 表2 字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 userId String 被推荐用户的唯一标识符。例如，用户的登录账号、imei号等。
推荐系统，是全力提供媒资、短视频、电商等行业的推荐系统解决方案，帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛，提升点击率、留存率和用户体验。 智能场景 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 自定义场景 面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。
算子作业输出的数据，物品属性的名称来自于公共配置的全局特征信息文件。如过滤产品颜色为红色且产品品牌为华为的物品。 排序方式 “点击率预估” 特征工程：排序数据来源于排序算子作业产生的候选集。单击“选择”获取排序策略的任务别名和UUID。 模型文件路径：排序策略生成的模型存储路径。
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