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nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Est
算法介绍及参数说明 召回策略 过滤规则 排序策略-离线特征工程 排序策略-离线排序模型 在线服务 效果评估 父主题： 自定义场景
行为类型：指定行为类型，对有该行为类型的物品进行降权。最多选五种。 排除行为类型：将有此行为类型的物品排除掉，不对其进行降权。 父主题： 算法介绍及参数说明
基于物品的协同过滤推荐采用经典推荐算法基于物品的协同过滤ItemCF进行召回。 表2 基于物品的协同过滤推荐参数说明 参数名称 说明 名称 策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 策略的具体描述。 最近邻域数 在ItemCF算法中使用
指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指定自定义指标公式，如：A/(A+B)，参数A、B代表自定义参数的参数别名。只支持+、-、*、/。 父主题： 算法介绍及参数说明
”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。 父主题： 算法介绍及参数说明
、201-250进行散；单击添加离散点。 “不离散”：（默认）不做归一化，不对数据做处理。 自定义行为类型 如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务，否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。
击率、留存率和用户体验。 智能场景 针对对应的场景，由RES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。 用户 推荐系统被推荐的对象，一般是指
中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型
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，不绑定客户的运营场景，客户可以在华为云上根据自己对推荐算法和运营规则的理解，自定义专属的推荐流程
创建数据源之前您需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS，推荐数据目前支持JSON格式。 离线数据为初次对接RES的批量数据，供场景中的召回算法和排序算法进行计算。近线数据可实时更新、增加用户和物品表数据，同时实时行为数据，可作为后续近线召回计算，这些近线行为数据也会和离线行为数据进行汇总存储，供离线计算。
自定义场景（热度推荐） RES提供了推荐算法，让用户能够根据场景自定义推荐策略，可以基于RES提供的多种召回、排序算法等进行自定义的推荐场景创建。 本章节介绍热度推荐场景的搭建样例，该场景常见于电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配
针对对应的场景，由RES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。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。
描述 根据业务自定义。例如，这是一个测试策略。 隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。如果离线计算失败，建议调小至10以下。 默认为10。 优化正则化系数 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。 设置为默认参数0
什么是RES？ 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。 父主题： 基础问题
目前RES所支持的推荐策略如下所示： 召回策略 过滤规则 特征工程 排序策略 近线策略 效果评估 推荐策略详细信息请参见《推荐系统用户指南》算法介绍及其参数说明章节。 父主题： 自定义场景
RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。
病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间
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 排序引擎是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。 父主题： 自定义场景
nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Est
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