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建好的智能场景，您可以单击操作列的“发布”。待场景状态为“运行中”时，您可以在智能场景列表页面单击目标场景名称进入详情页面进行“编辑”、“预测”和“效果评估”操作。 步骤4：获取预测结果 智能场景发布运行成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示状态正常。您可以通过预测功能测试推荐
类型包括生成的用户、物品、行为数据。您可以通过单击左侧的查看具体报告信息。 “名称”项显示具体参数的名称。 “条目数”显示各种类型数据的具体数量。 图1 查看报告 如果导入错误，会生成“数据导入错误报告”，显示数据“类型”、“数量”和“原因”，方便您定位问题原因。 （可选）如果用户更新了数据源，可以重新导入数据。
是否必选 status Long 物品是否可推荐、是否置顶、是否注销，默认值为0。 0：可推荐 1：不可推荐 2：置顶 -1：注销 否 同时，可以通过实时更新的方式，更新物品身上的status字段，实现秒级状态字段更新，来控制物品的上下架状态。具体操作指导可参考上传实时数据进行配置和对接。
离散的区间个数不能超过100个，请您根据业务需求合理分配参数值。 单击，增加用户特征。在下拉选项中勾选特征参数名称并进行配置。当“特征值类型”为“多值枚举型”时，您可以根据需求自定义枚举个数。其他类型可选的参数信息如下： “等距离散”：根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“距离”。例如，根据age
tags)比匹配1个标签(tags)更相关。如果不开启， 多值特征匹配时，匹配特征个数无关，都被视为匹配。 操作：可以单击操作列下面的进行删除某个匹配特征对。 您可以单击进入“添加匹配特征对”页面进行配置。设置特征对的用户特征名、物品特征名和权重。 最近邻域数 机器学习中的概念，
对于获取用户Token接口，返回如图1所示的消息头，其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token。有了Token之后，您就可以使用Token认证调用其他API。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体 响应消息体通常以结构化格式返回，与响应消息头中Cont
物品将不会在返回的推荐候选集中。 online_tags 否 List 由属性、属性值和属性权重组成的数据格式的列表，其中属性值或属性权重可以不提供，权重信息不提供的场景下采用默认值0.01。需要在部署服务时与在线召回配合使用。格式如下：[{"name": "age","value":
parameter 是 String 全局配置参数配置。 data_format 否 String 数据格式，用户属性表、物品属性表、用户操作行为表必填，值可以为“csv”和“json”。 data_param 否 JSON data_format为csv时必填，其他可选。 scene_id 是 String
RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。
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.2901 DIS Error DIS队列创建失败({0})
parameter String 全局配置参数配置。 data_format String 数据格式，用户属性表、物品属性表，用户操作行为表必填，值可以为“csv”和“json”。 data_param JSON data_format为csv时必填，其他可选。 表4 data_param参数说明
res_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 响应消息 响应参数请参见表8。 表8 响应参数说明 参数名称 参数类型 说明 job_name String 作业名称。
每张表的表结构必须符合推荐系统的要求，列名和字段类型需要和规范中保持一致（参考下面的表结构说明）。 每张表中填充的数据，必须符合推荐引擎的要求。 对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。 用户属性表 用户属性表记录用户的属性信息，例如地域、爱好等，属性名和属性值成对出现。 表2 字段描述 字段名 类型 描述 是否必选
res_information_path) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 高级设置(writer_parameters) 否 JSON 请参见表10。 表9 algorithm_par
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