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最大值：1000 batch_size Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train Boolean 重新训练。 表22 Initial 参数 参数类型 描述
最大值：1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表20 Initial 参数 是否必选 参数类型
最大值：1000 batch_size Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train Boolean 重新训练。 表22 Initial 参数 参数类型 描述
最大值：1000 batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表20 Initial 参数 是否必选 参数类型
配额说明 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS)
修改或删除数据源 您可以对离线数据源进行重新编辑操作来更新数据源，如果该数据源不再使用，您可以删除数据源释放资源。 修改离线数据源 前提条件 已存在的离线数据源有修改或者更新并已经上传至OBS。 只有在数据源数据结构特征抽取人工复核确认之前才允许修改数据源。 注意事项 修改编辑之
查询数据源列表 功能介绍 查询当前工作空间下的数据源列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
RES的离线数据源包括什么？ 离线数据包括如下几张表： 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题： 数据源
获取spec_id返回的值。 run_path 是 String 训练结果保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。不包含中文的文件夹。 training_data_path 是 String 训练数据的OBS路径。 test_data_path 是 String
实时数据能否立即应用到推荐场景？ 需要确认关联的召回策略，近线召回可以，离线召回不可以。离线召回需要重新执行。 父主题： 数据源
是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ RES提供了可用来测试的全量数据，包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试，可参见智能场景（猜你喜欢）。 自定义场景的样例测试，可参见自定义场景（热度推荐）。 父主题： 基础问题
基本概念 推荐系统 推荐系统，是全力提供媒资、短视频、电商等行业的推荐系统解决方案，帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛，提升点击率、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
特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理，它包含两个功能： 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据； 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应，特征工程的两个任务分别是： 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理
产品功能 数据源 数据源功能可以在用户上传数据后，将离线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。经过数据质量检测来确保数据的合法性。提供数据源智能检测，输出数据分布和数据质量信息等，智能完成特征工程。 智能场景 根据业务场景选择对应的智能推荐场景，快速搭建专属推荐
自定义场景简介 RES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。您可以基于RES提供的多种推荐训练作业得到推荐候选集，用于在线服务计算得到推荐结果。 自定义场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 创建自定义场景
创建OBS桶 RES使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据源以及黑白名单和用户数据的存储。因此，在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶，然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括： 离线数据
提交特征工程作业 功能介绍 该接口用于特征工程处理，包含数据预处理，特征提取和排序训练样本生成等。 URI POST /v1/{project_id}/etl-job 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
管理离线作业 您可以对各离线作业进行“复制”、“编辑”、“终止”、“重新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务的详细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立，复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。
离线作业简介 RES提供了离线作业训练的功能，方便您根据业务需求查看作业结果并不断调整您的作业参数。您还可以基于离线作业得到的推荐候选集，用于在线服务计算得到推荐结果。RES提供了多种推荐离线作业功能，您可以直接使用得到满意的推荐候选集。 用户通过数据质量作业对离线数据进行质量检
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
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