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召回策略 召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式，您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将
datasource_id 是 String 数据源id project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID workspace_id 是 String 工作空间id 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 workspace_id 是 String 工作空间id。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json。
project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 scene_id 是 String 场景id。 workspace_id 是 String 工作空间id。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String
是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 workspace_id 是 String 工作空间id。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 category 是 String 场景类型： customize，自定义推荐
最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String 场景类型： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 service_type 是 String 服务类型：
数据源id。 ds_config 是 ds_config object 数据源配置。 scene_name 是 String 场景名称，1-64位的字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。
最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 data_config 是 DataConfig object 数据源配置。 表4 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 datasource_id 是 String 数据源id。 project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 workspace_id 是 String 工作空间id。 请求参数 表2 请求Header参数 参数
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，一般是指使用业务系统的客户。例如，某电商的客户。 物品 被推荐的内容，一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如，某视频网站的视频。 召回策略 召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。 过滤规则 过
推荐系统计费项说明 计费项 说明 存储资源 应用于物品画像和用户画像的存储计费，对用户和物品的总条目数统计进行收费。 每个数据源默认规格最低是一百万条，如果一个数据源中的用户和物品总条目数不超过100W条，则按照100W条计费，如果超过一百万条，每一百万条为一个计算周期。 计算资源
nearline_platform 是 JSON 请参见表3，近线计算平台。 strategy 是 JSON 请参见表5，策略信息。 表3 nearline_platform 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64字符，支持DLI。
在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户，主体是用户，客体是用户；给物品推荐物品，主体是物品，客体是物品。 纯排序场景中，该参数为传入待排序物品列表的字段，传入物品集供模型排序使用。
用户的预测结果。如果是关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，单击“预测”后显示预测结果，如图2所示。如果是关联推荐，则需要配置
一步：过滤规则”。 过滤规则 过滤规则是用于配置候选集的过滤方式，使相关内容不进入候选集。 如果您选择的是排序引擎，在配置完基本信息之后进入“过滤规则”页签。 如果您选择的是推荐引擎，在配置完召回策略之后，进入“过滤规则”页签。 “创建自定义场景”页面，进入“过滤规则”页签，单击
手段处理问题。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归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。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。单击查看逻辑斯蒂回归详情信息。
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 resource_id 是 String 资源id（数据源id或场景id）。 workspace_id 是 String 工作空间id。 请求参数 表2 请求Header参数
免费体验 图说ECS 售前咨询 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转RES 01 了解 推荐系统（Recommender System） ，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。 产品介绍 什么是RES 推荐系统应用场景
category 是 String 类别。 description 否 String 描述。 job_config 是 jobConfig object 作业配置。 job_name 是 String 作业名称。 job_type 是 String 作业类型。 schedule 是 String
project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 resource_id 是 String 资源id。 workspace_id 是 String 工作空间id。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 category 是 String 服务类别：
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