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创建并绑定的DLI资源名称和CloudTable资源名称，如图1所示。 跨源连接名称只能包含数字、英文字母、下划线和中划线。不能为空。输入长度不能超过64个字符。 图1 创建跨源连接 单击“确定”，完成连接创建。 在“跨源连接”页面，可单击操作列的“删除”，删除不需要的连接。 当连接状态为“创建中”时，连接不可删除。
增加用户特征。单击特征后方的删除不需要的用户特征。 物品特征 列表中展示抽取的物品特征和参数类型，此特征会额外应用于所选字段的功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中：
在数据源列表单击目标数据源名称，进入数据源详情页面。 单击离线数据源右侧的“编辑”，在页面下方单击选择目标文件在OBS中的存储位置。 图1 修改离线数据源 单击“确认”，完成修改。 删除数据源 前提条件 已存在创建成功的数据源。 注意事项 数据源中的数据结构、数据导入或数据探索有任务在运行，该数据源不支持删除。
删除工作空间 功能介绍 删除指定工作空间。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI DELETE /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是
删除场景 功能介绍 该接口用于删除场景，删除之后不能恢复，请您谨慎操作。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI DELETE /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/scenes/{scene_id} 表1
删除在线服务 功能介绍 删除在线服务实例。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI DELETE /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance/{job_id}
删除训练作业 功能介绍 删除指定作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI DELETE /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/job-instance/{job_id}
删除数据源 功能介绍 删除数据源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI DELETE /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id} 表1 路径参数 参数
执行场景 功能介绍 执行场景下面的所有作业和服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/schedule-scene
过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式，使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为，生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系，最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。由中文、英
数据源id。 ds_config 是 ds_config object 数据源配置。 scene_name 是 String 场景名称，1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。
属性对。 表30 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表31 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
数据为前一段时间中的数据，测试数据为后一段时间的数据，取值TIME。 “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
分数时综合排序相关得分的权重值。 融合方式：当同时选择点击率预估和综合排序进行重排序时，汇总分数时的统计方式。根据数值属性的大小顺序（ORDER）或者绝对值进行权重累加（ABS）统计。 高级类型选项 打散 打散是指推荐的结果集中根据客体的选择的字符串类型的属性进行打散，避免推荐结果集过于集中，增加推荐结果的新颖性。
“在线服务”，进入服务列表页面。 单击目标服务名称进入服务详情页面，单击下方的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，根据您设置的召回策略等返回用户的预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES
密钥。 图4 新增访问密钥 密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 父主题： 基础问题
并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 策略的具体描述。 依赖作业名称 已经完成的可以提供用户和用户相似度关系的作业，用来进行用户的关联推荐。 topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型：用户感兴趣的行为类型。 权重值：行为的初始权重。 衰减系数：用于衰减行为初始权重的系数。
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
属性对。 表32 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表33 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
进入“新增访问密钥”页面，输入当前用户的登录密码，通过已验证手机或已验证邮箱进行验证，输入对应的验证码，如图4所示。 图4 新增访问密钥 单击“确定”，根据浏览器提示，保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access
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