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业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可完成对任务状态的监控，并且可以根据任务状态决定是否需要重新执行任务。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心
返回结果 状态码 请求发送以后，您会收到响应，包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求
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，由于增量数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。 操作步骤 在“执行步骤”页签
关联推荐、热门推荐。 功能优势： 多维度管理，支持运营规则设置，一站式推荐平台。 自动挖掘特征，采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合，提高特征选择效率。 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
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。 单击
String 一个由抽取出来的无序的关键词集合生成的字符串，以空格连接。 示例 请求示例 { "mode":"keywords", "title":[ "在贵州黔东南苗族侗族自治州台江县革一镇乡下，有一座两层的小木屋，和这里的大部分木质吊脚楼一样，小木屋
每个数据源默认规格最低是一百万条，如果一个数据源中的用户和物品总条目数不超过100W条，则按照100W条计费，如果超过一百万条，每一百万条为一个计算周期。 计算资源 应用于召回、排序等作业运行时CPU/GPU计算，包含RES的数据源、推荐场景的离线作业计算计费。 如果选取4CU计算规格执行一小时作业运行，则按需消耗为0
行为发生的位置ID。例如，在首页推荐里面点击，在详情页里面浏览。 否 traceId String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户，用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 用户操作行为示例
获取推荐结果 智能创建完成，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结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 如果近线数据源有更新，需要重新调度召回策略，才会有对应的推荐结果。 预测 登录RES管理控制台，在左
filter_info 搜索的过滤信息。 black_list：客体需要过滤的黑名单。 range：选定一个数值型属性（label），输出的候选集该值必须大于等于设定的值才不会被过滤掉。 category：选定一个字符串或字符串数组类型属性（label），输出的候选集该值必须包含或等于设定的值才不会被过滤掉。
use：观看视频/听音乐/阅读。 您可以单击“增加行为权重”，新增一个行为权重。通过和来自定义权重大小。 单击可以删除对应行的行为权重。 物品曝光 1.0 最小行为次数 在物品上产生过行为的最小用户数，其中一个用户在一个物品上只计算一次行为。 30 折中参数 令alpha为Exploration
时，可在此下拉框中勾选星期一到星期天的任一天进行调度。 “时间间隔”：如果选择的调度类型为间隔调度，需要配置调度的时间间隔。 基于UCB的召回策略 基于UCB的召回策略综合考虑了用户操作行为表中，物品发生的某几种行为类型及次数，然后给每一个物品都计算一个得分，最终返回得分最高的若干个物品。
智能场景推荐和自定义场景推荐做好数据准备。 数据类型 当前RES支持创建数据源和导入近线数据。创建数据源的数据格式和近线数据导入的格式要求一致，包括用户数据、物品数据和行为数据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”和用于近线计算的“用户画像”数据。用户数据记录用户的属性信息，例如地域、爱好等。
的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。 数据结构介绍 数据结构步骤的主要目的是读取用户上传的离线数据，解析用户特征和物品特征中每一个属性的数据格式、统计所有行为，然后保存解析生成的数据格式。 前提条件 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。 操作步骤 登录RES
数据。 宽表：推荐系统内部格式，以行为数据为主，将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据。 画像：画像分为用户画像和物品画像，分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录，将会按照用户ID或者物品ID去重。 前提条件 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。
user_attributes 是 List 需过滤的用户的属性（现只支持string和numerical特征的属性），例如：一线城市用户，则属性名为city，属性值为一线城市。 item_attributes 是 List 需过滤的物品的属性（现只支持string和numerical特
框中选择一个合适的策略。各策略参数说明请单击策略名称进行查看。 基于行为数据的用户画像更新 基于用户的标签搜索候选集 基于用户数据更新用户画像 基于物品数据更新物品画像 流式训练 （可选）在目标策略右侧，可单击“删除”，删除该策略。 策略设置完成后，单击“确定”。作业一般需要运行一段时间，请您耐心等待。
更新服务 功能介绍 该接口用于更新推理服务。 URI PUT /v1/{project_id}/infer-services 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
选择去重的时间周期，可选天、周、月。默认为“天”。 周一是第一天：行为数据按周去重，是否周一是第一天。 如果选择否， 则认为周日是第一天，保留每个时间区间内的一条最新数据。 训练集测试集划分方式 数据划分方式按时间比例或个数比例划分训练集测试集。 “时间比例”：将全部数据的时间跨
"text": "在贵州黔东南苗族侗族自治州台江县革一镇乡下，有一座两层的小木屋，和这里的大部分木质吊脚楼一样，小木屋依山而建。但这座木屋又很“特别”，它有一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊，也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。"
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