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表并存储到OBS，推荐数据目前支持JSON格式。 离线数据为初次对接RES的批量数据，供场景中的召回算法和排序算法进行计算。近线数据可实时更新、增加用户和物品表数据，同时实时行为数据，可作为后续近线召回计算，这些近线行为数据也会和离线行为数据进行汇总存储，供离线计算。 数据源管理流程及功能简介
描述用户的标签，每个标签为独立的一个元素。如[“篮球”, “家庭”]。 否 interest_tags List[String] 兴趣标签，由系统自动更新，默认保留字段。 否 extend Json 扩展字段，由用户指定扩展字段的key和value。其中： key，您可以按照业务需求自行命名
镜像版本。 type 是 String 镜像类型。 build_time 是 Long 镜像构建时间。 update_time 是 Long 镜像更新时间。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "images": [ { "image_id":
在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。 创建离线数据源 上传实时数据（可选） RES通过SDK上传实时数据，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。 数据质量管理
荐。 场景式推荐 提供多维度的场景推荐，含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐，一键式操作，降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推
failed_times 是 String 服务失败调用次数。 publish_time 是 Long 服务发布时间。 update_time 是 Long 服务更新时间。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "services": [ { "service_id":
在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。 创建离线数据源 上传实时数据（可选） RES通过SDK上传实时数据，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。 数据质量管理
name String 工作空间名称。 owner String 创建者。 status String 状态。 update_at Long 更新时间。 userId String 用户id。 projectId String 调用账户的项目Id 请求示例 查询指定工作空间的具体信息
String 企业项目id。 name String 企业项目名称。 status Integer 状态。 updated_at String 更新时间。 请求示例 查询企业项目 /v2.0/testuuidxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/enterprise-projects
name String 工作空间名称。 owner String 创建者。 status String 状态。 update_at Long 更新时间。 userId String 用户id。 projectId String 调用账户的项目Id 请求示例 查询工作空间列表 /v2.
workspace_id 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5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline
String 数据源id。 status String 状态。 created_at Integer 创建时间。 update_at Integer 更新时间。 workspace_id String 工作空间id。 service_type String 服务类型。 请求示例 创建场景 /v2
05 实践 根据用户的离线历史数据，推荐系统通过模型训练和召回策略，对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据，得到更优候选集。 RES实践样例 使用RES完成电商推荐 04 API 通过RES开放的API和调用示例，您可以使用RES的数据源、场景、训练作业等相关接口功能。
optimize_parameters 是 JSON 请参见表13，平台参数。 update_interval 是 Integer 排序模型的更新时间间隔，单位为分钟，例如10代表每隔10分钟保存一次排序模型到OBS，以供在线服务使用。 表13 optimize_parameters
workspace_id 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
publish_time 是 Long 服务发布时间。 flows 是 List 服务流程信息。 update_time 是 Long 服务更新时间。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "service": { "project_id":
specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object 离线计算规格。 nearline Nearline
Error 作业({0})不存在 请确认作业是否存在。 500 RES.2003 Basic Error 作业状态为{0}, 禁止更新 请确认作业状态是否可以更新。 500 RES.2004 Basic Error 作业状态为{0}, 禁止删除 请确认作业状态是否可以删除。 500 RES
offline_rank_job_name 否 String 离线排序作业名称（在线训练任务需要提供此参数）。 update_interval 否 Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer 否 Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows
specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object 离线计算规格。 nearline Nearline
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