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JSON视图创建自定义策略：可以在选择策略模板后，根据具体需求编辑策略内容；也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体创建步骤请参见：创建自定义策略。本章为您介绍常用的RES自定义策略样例。
高适用性，多种模板选择，适用多个应用场景。 使用便捷，一键式构建推荐系统，提供标准API接口，调用简单，便于被集成。 实时更新，具备实时更新能力，更快反馈用户的精准需求。 降低成本，减少人力支出投入。
data_source 是 List 算法数据源配置 DATA_QUALITY_INSPECTION，数据源选择通用模板数据，请参见表5。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。
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。 图1 智能场景参数配置 表1 智能场景参数说明 参数名称 子参数 说明 基本信息 名称 自定义的名称。
说明： 提交模板作业接口，根据选择策略的不同，参数也有不同。 召回策略 parameter中包含的参数，请参见策略参数说明中召回策略（recall）各策略参数说明。
在创建智能场景页面的“模板选择”页签，单击“猜你喜欢”进行参数配置。填写“基本信息”和“个性化配置”相关参数。 图5 创建智能场景 表1 智能场景参数说明 参数名称 子参数 说明 基本信息 名称 自定义的名称。
data_source 是 List 算法数据源配置 INITIAL_PROFILES_GENERATION，数据源选择通用模板数据， BUILD_RANK_UNIFORM_DATA_FROM_JSON，数据源选择通用格式。 storage 是 JSON 请参见表6，存储平台。
召回策略 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
召回策略 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。召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式，您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将生成每个分组的热度推荐
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