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置策略。详请参见为企业项目添加用户组。 您可以在“可选策略”的下拉框中按照“所有策略”、“自定义策略”、“系统策略”对已有策略进行筛选，根据业务需求为不同的用户组选择合适的策略。步骤2创建的自定义策略可以在“可选策略”的下拉选项中选择“自定义策略”获取。 父主题： 工作空间
见创建OBS桶。 请确保所填写的AK、SK为当前账号所获取的。 如果您添加访问密钥时，提示“上传的AK/SK不可用”，可能账号状态异常，欠费或被冻结。如有欠费，请您为华为云账户充值。如有其它问题请您提工单联系工程师解决。 单击“确认”，完成访问密钥的添加。 父主题： 准备工作
URI-scheme：表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint：指定承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务不同区域的Endpoint不同，您可以从地区和终端节点中获取。例如RES服务在“华北-北京四”区域的Endpoint为“res.cn-north-4
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。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。 获取推荐结果 父主题： 智能场景
在作业列表中，刚创建的离线作业“状态”为“计算中”，当离线作业的“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，检测完的数据将使用于离线作业。当离线作业的“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 父主题： 离线作业
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。
用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。 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。
数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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。 初
实时日志 RES根据实时发送到DIS上的日志，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。用户发送到DIS上的数据具体如下： 实时行为日志 实时行为日志的作用包括： 更新用户的兴趣标签。 记录所选行为类型的历史记录。 更新用户的上下文信息。 召回候选集。 表1 实时行为日志字段描述 字段名
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
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。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。 召回策略 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。
RES服务支持按需和购买套餐包，根据用户选择使用的资源进行收费。一个完整的推荐场景需要下面三种资源，均为必选项。套餐的数量可以根据实际业务按需购买。 计算资源：用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含：数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源：用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括：数据源。
Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 T
一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号中该区域的所有资源。如果您希望
待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征，对不同类型的特征进行相应的处理，处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。 [{ "feature_name": "age", "feature_type":
List 每个Flow配置不同流量和候选集的规则，请参见表4。 config 是 Object 流程配置信息，请参见表5。 rank_uuid 否 String 排序策略生成的uuid。 feature_uuid 否 String 预处理的离线处理生成的uuid。 filter_uuid
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。 排序策略 parameter中包含的参数有以下几部分： spec_id :参数类型Long，训练作业选择的资源规格ID。 run_
“添加推荐候选集”（选择离线或近线任务所生成的推荐候选集进行排序） 任务别名和UUID：单击操作列表的“选择”添加离线或近线的任务名称和候选集ID。 优先级：优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比：优先级相同的推荐候选集，该占比展示推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。
在购物车场景，使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合，所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1， 对离线生成的items2进行如
置调度的时间间隔。 基于用户的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐采用经典算法基于用户的协同过滤(UserCF)进行召回。基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对物品的喜欢（如购买，收藏，内容评论或分享），并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同物品的态度和
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