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上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。 数据质量管理 选择并配置推荐业务 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。 智能场景简介 自定义场景 面向了解推
上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。 数据质量管理 选择并配置推荐业务 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。 智能场景简介 自定义场景 面向了解推
全流程。RES流程图如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 准备资源 开通相关资源 基于您的业务需求，您需要开通RES相关服务，包括： 计算引擎DLI、ModelArts 存储平台CloudTable （可选）数据接入资源DIS 开通相关资源
理，完成数据探索并生成数据质量报告，此步骤完成后创建的数据源才可用。 步骤3：创建智能场景 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务>智能场景”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击右上角“创建”，进入“创建智能场景”页面。 在创建智能场景页面的“模板选择
需要配置调度的时间间隔。 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集可以从用户历史行为数据中筛选出发生过某些行为的物品(例如，筛选出曾经点击过5次的物品)。此策略适用于“看了又看”，“买了又买”等推荐场景。 表5 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集参数说明
填写基本信息并选择服务类型。您可以根据实际情况填写“名称”、“场景”和“描述”信息。其中“场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 图1 基本信息 根据业务需求选择服务类型。包括“推荐引擎”、“排序”和“文本标签”。 单击“添加在线流程”，并进行命名，您最多可以部署5个在线流程。根据选择的服务
"max_recommended_num": 1000 } } }, { "name": "业务规则-基于历史行为记忆生成候选集", "algorithm_type": "HistoryBehaviorMemory",
理，完成数据探索并生成数据质量报告，此步骤完成后创建的数据源才可用。 步骤3：创建自定义场景 在RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”，然后单击“创建”进行场景的配置。 在“基本信息”页面，配置“基本信息”、“数据区间”和“场景规格”信息。完成参数配置后
已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。 由于作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。 创建智能场景 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务>智能场景”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击右上角“创建”，进入“创建智能场景”页面。 在创建智能场景页面的“模板选择
划线和下划线组成，并且长度小于64个字符。 “场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 根据表1设置计算引擎和存储平台相关参数，并根据业务需要在“增加历史行为过滤”，如图2所示。 图2 创建过滤规则 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 计算引擎 服务名，计算引擎DLI用于推荐系统的离线计算和近线计算。
数据源：数据表类型、数据源、数据格式。 召回策略信息 该离线作业设置的召回策略详情，召回策略信息包括： 策略别名，策略显示的名称。 OBS地址，推荐业务人员可从OBS中选择保存有人工编辑推荐结果的列表，进行人工推荐便于进行ABTest。 该策略生成的候选集ID。 过滤规则信息 过滤规则用于
(equal_distance_discrete) 最小值 (lower_limit) 否 Double 如果特征值小于该值，则会被视为异常值进行处理。 用户可根据业务经验来确定该值，如果用户未提供该值，则会统计出数据中该特征的最小值作为输入。取值为 [Double.Minvalue, Double.MaxValue)，
数据导入 数据导入介绍 数据导入即读取经过“数据结构”生成的数据，对每条数据进行校验。推荐系统保留字段需校验类型和数据合法性、自定义字段校验类型，输出错误报告。如果数据完全符合要求，会生成推荐系统所需要的宽表和画像数据。 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。
策略参数说明 RES支持多种策略，本章介绍召回策略（recall）、排序策略（sorting）。具体描述请参见表1 策略类型说明。 表1 策略类型说明 strategy_type name algorithm_type recall 特定行为热度推荐 SpecificBehavior
查询数据源任务结果 功能介绍 查询指定数据源下离线任务的结果。其中包括数据格式，数据检测、数据探索及效果评估的内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/d
排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算
排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM
状态码 状态码如表1所示 表1 状态码 状态码 编码 错误码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。
智能场景简介 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
效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，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 对于该效果评估作业的描述信息。
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