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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
特征值类型 (feature_value _type) 是 String 该特征值的类型，支持4种不同类型的特征值，分别为： 单值枚举型（string）：字符串型，每一个值都被当做是字符串来进行处理，大部分的特征值都属于这种类型； 单值数值型（numerical）：每一个值都是一个数值，一
Logistic Regression (LR) LR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。LR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。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明
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
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
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
只保留每个时间区间内的一条最新数据。您可以根据数据实际情况选择去重的时间周期，可选天、周、月。默认为“天”。 周一是第一天：行为数据按周去重，是否周一是第一天。 如果选择否， 则认为周日是第一天，保留每个时间区间内的一条最新数据。 训练集测试集划分方式 数据划分方式按时间比例或个数比例划分训练集测试集。
是否必选 参数类型 说明 text 是 String 待处理的文本。 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 loc 是 String 提取到的地名结果。 per 是 String 提取到的人名结果。 org 是 String 提取到的组织结果。
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
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
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
是否必选 参数类型 说明 is_success 是 Boolean 是否成功。 message 是 String 响应消息。 error_code 是 String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg 是 String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。
是否必选 参数类型 说明 header 是 String 是否显示表头。 true：有表头 false：无表头 delimiter 是 String 分隔符，最大长度10字符。 quote 是 String 引用字符，最大长度10字符。 escape 是 String 转义字符，最大长度10字符。
用户特征，值为数组，其元素为json对象，参见表2。 是 item_features Array[Object] 物品特征，值为数组，其元素为json对象，参见表2。 是 表2 全局特征信息文件示例表 字段名 类型 描述 是否必选 feature_name String 特征名称 是 feature_type
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
参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 id 是 String 资源id，用于区分各个计算资源。 请求消息 暂不涉及。 响应消息 响应参数请参见表2。
参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 type 是 String 指定需要查询配额的资源类型，可选值为“infer_service”、“infer_flow”。
以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成，是将初始格式数据(离线数据)处理成用户画像、物品画像以及内部通用格式数据。 表1 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成参数说明 参数名称 说明
推荐系统OBS文件夹规范 使用推荐系统时，需要在OBS创建桶并导入离线数据，同时作业所产生的数据也会保存在OBS中。为了方便您快速定位文件路径，建议您按照如下结构准备数据创建文件夹，并上传至OBS桶。 OBS文件夹示例 自定义OBS桶名 │ obs-offline-data
data 是 JSON 请参见表3 data参数说明。 表3 data参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 trace_id 是 String 消息追踪ID，标识本次请求的推荐结果。 rec_num 是 Integer 返回的结果数量。 user_id 是 String
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