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推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题： 自定义场景
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
同时支持IAM项目和企业项目，表示此授权项对应的自定义策略，可以在IAM和企业管理两个服务中给用户组授权并生效。如果仅支持IAM项目，不支持企业项目，表示仅能在IAM中给用户组授权并生效，如果在企业管理中授权，则该自定义策略不生效。关于IAM项目与企业项目的区别，详情请参见：IAM与企业管理的区别。
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 在推荐系统初始化阶段，需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS，完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传，此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题： 数据源
选择功能，该功能指定为"keywords"。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 result 是 String 一个由抽取出来的无序的关键词集合生成的字符串，以空格连接。 示例 请求示例 { "mode":"keywords", "title":[
自定义场景 推荐引擎和排序引擎有什么区别？ RES支持哪些自定义策略？ 重新运行被在线服务所引用的召回策略，是否需要重新部署在线服务？ 在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ 自定义场景关闭后，为什么会自动启动？
2644185（对应日期为9月26日），即可实现上架五天后，自动对新闻进行过期下架处理，不会被推荐。 父主题： 灵活配置物品状态和过期时间，保障有效性和实效性
餐包”，进入“购买预付套餐包”页面。 在“购买预付套餐包”页面，您可以通过“计算类型”下的“计算资源”和“存储资源”和“在线服务”选择不同类型的套餐包。 根据业务需求选择套餐包和套餐包数量，单击“下一步”，进入规格确认。 规格确认无误后，单击“去支付”，然后在支付页面完成付款，付款成功后即完成套餐包的购买。
同时，可以通过实时更新的方式，更新物品身上的status字段，实现秒级状态字段更新，来控制物品的上下架状态。具体操作指导可参考上传实时数据进行配置和对接。 父主题： 灵活配置物品状态和过期时间，保障有效性和实效性
在“创建数据质量”页面，单击“添加数据质量算子”选择“数据质量检测算子”。 填写基本信息并选择计算引擎。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。 填写参数配置，参数说明请参见表1。 图1 创建数据质量检测作业 表1 数据质量检测算子参数说明
群名称和表名用于存储更新后的用户画像。 不涉及。 物品画像存储 指定存储物品画像的存储平台信息。服务名默认CloudTable，指定集群名称和表名用于存储更新后的用户画像。 不涉及。 过滤存储 指定存储过滤集合的存储平台信息。服务名默认CloudTable，指定集群名称和表名用于存储更新后的用户画像。
String 用户ID。 是 objectType String 发生行为对象的类型， item是用户和商品本身发生的行为。 是 actionObject String 对应行为发生的对象的值，如果是和商品发生关系：则是商品的id(itemId)的值。 是 actionType String
、数据修改等操作，为智能场景推荐和自定义场景推荐做好数据准备。 数据类型 当前RES支持创建数据源和导入近线数据。创建数据源的数据格式和近线数据导入的格式要求一致，包括用户数据、物品数据和行为数据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”和用于近线计算的“用户画像”数据。
物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系，则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型，包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重，权重有默认分数，默认分数代表该行为类型的权重，可做修改。同时支持自定义行为类型。
存储平台CloudTable （可选）数据接入资源DIS 各服务的计费请参见：产品价格详情。 开通计算引擎DLI、ModelArts DLI用于推荐系统的离线计算和近线计算。排序策略所使用的计算资源由Modelarts服务提供并收费。在使用推荐系统之前，您需要开通数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）来创建集群。
什么是RES？ 推荐系统（Recommender System，简称RES）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。 父主题： 基础问题
绑定或解绑资源 在RES管理控制台界面，资源中心列表中会提供当前账号创建的DLI集群、CloudTable开启IAM认证的集群和DIS通道供用户选择进行绑定或解绑。 背景信息 绑定资源之后，将该资源应用于RES的作业训练及在线作业获取推荐结果。 解绑资源完成资源释放，已经解绑的资源不再应用于RES的相关计算。
System，简称RES） ，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。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法，不绑定客户的运营场景，客户可以在华为云上根据自己对推荐算法和运营规则的理解，自定义
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。 画像：画像分为用户画像和物品画像，分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录，将会按照用户ID或者物品ID去重。
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