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RES操作流程 操作流程 本章节介绍使用RES，从资源准备到在线服务完成推荐的全流程。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 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据，物品数据，行为数据上传至对象存储服务（OBS）用于推荐系统的离线计算
images 是 List 返回镜像列表信息，请参见表3 images参数说明。 表3 images参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 image_id 是 String 镜像ID。 model_name 是 String 镜像名称。
命名实体识别模型 模型名称 res-default-ner 功能 将待处理的文本中的人名、地名、组织名提取出来。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 text 是 String 待处理的文本
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
近线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以数据接入服务DIS中的数据为数据源，实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业，用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式，并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1
云容器引擎-成长地图 | 华为云 推荐系统 推荐系统（Recommender System），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。 免费体验 图说ECS 售前咨询 立即使用 成长地图 由浅入深
示例 请求示例 { "service_name": "res-001", "description": " test cusom image", "service_type": "infer", "flows": [ { "feature_uuid": "3e749db6b0974f7f8c383af2c39ecb36
": "res-modelarts", "image_version": "3.0.0", "model_type": "Image",
"services": [ { "service_id": "84746641-9af3-4fa6-b6ed-850e1f63416c", "service_name": "res-model-vpc2", "description": "test cusom image
RES操作流程 本章节介绍使用RES，从资源准备到在线服务完成推荐的全流程。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
image_id 否 String 镜像id，跟model_id互斥，二者只能取一。 model_id 是 String 模型id，跟image_id互斥，二者只能选一个。
RES自定义策略 如果系统预置的RES权限不满足您的授权要求，可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参考策略支持的授权项。 目前华为云支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、
如何开始使用RES？ 使用RES，从资源准备到在线服务完成推荐的全流程，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 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据，物品数据，行为数据上传至对象存储服务（OBS）用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源
全局配置简介 全局配置界面包括密钥认证、属性配置和计算资源三部分，如图1所示。 图1 全局配置界面 全局配置功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 密钥认证 在使用RES之前，需要获取添加访问密钥，用于授权使用OBS、DLI、Cloudtable、ModelArts等服务，
数据结构 当数据源创建完成，您可以进入数据源详情页面进行数据质量管理操作。数据质量管理操作可以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。 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
通过DLF重新执行作业 推荐系统提供了重新执行作业的API，用来将任务以相同的配置重新执行一次，实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，通过拖拽的方式完成配置
包含： item article video audio image 是 category String 物品的类别，如“课程”、“零食”，可用于类别之间的打散。 否 status Long 物品是否可推荐、是否置顶、是否注销，默认值为0。
通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。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
应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、购物车推荐
预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API
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