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用于指定从数据源中取最近多少天的行为数据计算相似度。默认取全部数据。 上传物品相似度 支持客户通过obs导入自定义的相似度信息。相似度文件格式为json， 其中subject为用户或物品， relations为与subject相似的用户或物品及其相似度。例如， { "subject": "item108"
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
“基于用户推荐物品”：某些用户的属性很相似，如电商平台根据这些用户的行为（浏览、点击、购买）计算与这些用户相似用户的行为，为该用户推荐相似用户浏览或购买的物品。 “基于用户推荐用户”：某些用户的属性很相似，如交友平台根据这些用户的行为（浏览、点击）或属性推荐与这些用户相似用户。 “基于物品推荐物
自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。
测请求进行测试。 在“自定义场景”列表页面，单击目标场景名称，进入“自定义场景详情”页面。 单击“预测”页签，进入预测页面。 预测方式选择“代码”，在“预测代码”部分输入预测代码。单击“预测”，右侧出现排序后的预测结果。 由于此处是测试服务，为保证测试效果，此处选用测试数据中的用户ID进行预测，建议为user894。
50 相似性度量方式 计算用户或物品特征表达相似性的方式。在ItemCF算法中，每个物品会基于对它有过行为的用户表示为特征向量，向量每一维是一个<user_id, score>元组，score表示对应user_id的权重，该参数决定了使用何种函数计算物品向量之间的相似度。 相似性度量支持如下方式：
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表9 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型 描述
用户ID。 items 否 List 由itemid组成的List。需要在部署服务的时候与物品-物品协同过滤算法一起使用，并提供物品-物品相似度查询功能。 others_users 否 List 由userid组成的List。提供多用户候选集查询功能。 context 否 String
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。 单击
PFM、PIN这五种算法的数据处理互相通用。 训练集测试集划分方式 按时间或者比例来划分训练集测试集。 “TIME” 训练数据时间：训练数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。
获取推荐结果 智能创建完成，运行成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示状态正常。您可以通过预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 如果近线数据源有更新，需要重新调度召回策略，才会有对应的推荐结果。 预测 登录RES管理控制台，在左
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 界面预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“推荐业务>自定义场景”，进入自定义场景列表页面。
描述 nearest_neighborhood Integer 最近领域个数。 band Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表11 MatrixFactorization 参数 参数类型 描述 implicit_vector_rank
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表10 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表11 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表9 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型 描述
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表10 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型
热门推荐的主要应用场景是什么？ 热门推荐只要适用于首页、热点类场景，满足流行度统计，有效吸引新用户。 父主题： 智能场景
表11 algorithm_config参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 similar_metric 是 String 相似性度量方式（'cosine'）。 表12 candidate_set_config参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 max_recommended_num
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表9 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型 描述
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