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什么是推荐系统 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。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法，不绑定客
由浅入深，带您玩转RES 01 了解 推荐系统（Recommender System） ，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。 产品介绍 什么是RES 推荐系统应用场景 推荐系统产品功能 推荐系统基本概念 02 入门
推荐系统OBS文件夹规范 使用推荐系统时，需要在OBS创建桶并导入离线数据，同时作业所产生的数据也会保存在OBS中。为了方便您快速定位文件路径，建议您按照如下结构准备数据创建文件夹，并上传至OBS桶。 OBS文件夹示例 自定义OBS桶名 │ obs-offline-data
数据源功能可以在用户上传数据后，将离线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。经过数据质量检测来确保数据的合法性。提供数据源智能检测，输出数据分布和数据质量信息等，智能完成特征工程。 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。
以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。
RES自定义策略 如果系统预置的RES权限不满足您的授权要求，可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参考策略支持的授权项。 目前华为云支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。
使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据，物品数据，行为数据上传至对象存储服务（OBS）用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 创建离线数据源 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。
推荐业务>智能场景”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击右上角“创建”，进入“创建智能场景”页面。 在创建智能场景页面的“模板选择”页签，单击“猜你喜欢”、“关联推荐”或“热门推荐”进行参数配置。填写“基本信息”，选择“场景规格”，配置“个性化配置”相关参数，详情请参见表1。
创建离线数据源 数据路径选择完成后单击“立即创建”。 离线数据源创建完成后，在数据源列表页面单击目标数据源名称进行数据质量管理，具体操作请参见推荐系统用户指南>数据源质量管理，完成数据探索并生成数据质量报告，此步骤完成后创建的数据源才可用。 步骤3：创建智能场景 登录RES管理控制台，在
效果评估 创建效果评估可以对服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估作业 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务>智能场景”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击“运行中”状态的目标场景名称，进入详情页。 单击“效果评
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、
近线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以数据接入服务DIS中的数据为数据源，实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业，用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式，并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1
进行服务授权 当您选择开通推荐系统，首次登录RES管理控制台系统会自动弹出“RES服务权限委托”的对话框，提示服务进行委托授权，即授权RES服务请求获取访问您在其他云产品中的资源，未授权将不能使用RES的完整功能。 图1 权限委托 单击“同意授权”系统会自动创建委托。由于RES与其
例如：当系统DAU为10W，并且推荐接口在登录首页时触发，在线服务一般可配置为10TPS。 计费模式 RES目前提供按需、预付套餐包共2种计费方式。 按需购买：这种购买方式比较灵活，可以即开即停。 预付套餐包：客户预先购买一定的资源使用量配额，在按需使用过程中，系统优先扣减配额
Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 此处以Postman为例，指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添加Postman扩展程序（也可使用其它支持发送post请求的软件）。
附录 错误码 状态码 获取项目ID 获取账号ID
数据结构 2020年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 推荐系统2.0全新上线 推荐系统支持用户自定义场景和智能场景。智能场景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。
召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略中内置了多种召回方式，用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有： 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐
0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景，建议使用私有网络获取推荐结果。
API 在线服务 场景 工作空间 数据源 查询规格 训练作业 调度
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