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猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景
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：
API查询列表的接口返回结果是否支持分页？ API查询列表的接口不支持分页。 父主题： 基础问题
数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据会实时入库
配置物品status状态，完成物品的上下架 在推荐系统中，有一种常见的场景，最终推荐列表是否展示无库存或者已下架商品。针对此场景，RES系统在物品表中提供status字段来实现物品的上下架。 参考准备离线数据源中的物品表字段介绍，status置为0，代表该物品可被推荐。statu
配置过期时间实现新闻的过期下架 在新闻推荐等对物料的时效性要求较高的场景，可配置物料的过期时间expireTime，设置每一条新闻的有效期，使新闻在有效期内实现可推送，超过有效期，不会被推送。 表1 物品数据中expireTime字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 expireTime
（latent_vector_length) 是 Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。
重新运行被在线服务所引用的召回策略，是否需要重新部署在线服务？ 不需要。重新执行召回策略，产生新的候选集会被在线服务直接引用，无需重启在线服务。 父主题： 自定义场景
M算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积
隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0
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
Error 重复的key值 请检查key值是否重复。 400 RES.3410 Basic Error 不支持的key值({0}) 请检查的key值是否负荷文档要求。 400 RES.3411 Basic Error 工作空间({0})下的资源未清空 请清空该工作空间下的资源。 400
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
（OBS）桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传。创建OBS桶和上传文件夹的操作指导请参见创建桶和上传对象。 您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与RES在同一个区域。 父主题： 数据源
您可以根据业务需要，选择合适的召回策略。召回策略用于配置离线计算逻辑，通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。 各个召回策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 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
据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 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。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。
得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 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0.3。
筛选出每个用户的行为数据中满足要求的数据，使之不进入候选集。 相对时间间隔：与数据源内的行为数据记录最后的一条时间相差天数。 最小次数：某用户对某物品产生某行为的最小次数。 行为类型：指定行为类型。 绝对时间间隔：与当前时间相差天数。 最大次数：某用户对某物品产生某行为的最大次数。 行为过滤逻辑
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，如修改数据源、创建自定义推荐，都是基于您创建的数据源进行的。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，并且数据存储的OBS桶与RES在同一区域。 需要使用的数据已上传至OBS。 创建数据源 登录RES管理控制台
属性对。 表31 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32 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
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