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”，如图3所示。 图3 单击新增访问密钥 填写该密钥的描述说明，单击“确定”。根据提示单击“立即下载”，下载密钥。 图4 新增访问密钥 密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret
选择CloudTable进入列表。 单击CloudTable集群名称操作列的“开启公共终端节点”，待页面提示“开启公共终端节点成功”即可正常使用集群。 当您不再使用该集群，请先进行解绑，然后在服务对应的管理控制台删除集群。 父主题： 管理资源
进入“新增访问密钥”页面，输入当前用户的登录密码，通过已验证手机或已验证邮箱进行验证，输入对应的验证码，如图4所示。 图4 新增访问密钥 单击“确定”，根据浏览器提示，保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access
个字符。 描述 策略的具体描述。 频次 “相对时间间隔”：指定历史行为时间段，选取数据中每个用户最靠后的行为数据的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “绝对时间间隔”：指定历史行为时间段，选取数据中每个用户距离现在时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。
7天内消费超过3次的物品，“OR”逻辑为在7天内点赞超过3次或在7天内消费超过3次的物品。 数据源 数据源可选择初始格式或通用格式。 说明： 过滤规则涉及历史行为过滤，则用到用户操作行为表，需要选取目标数据进行过滤。 “初始格式” 用户操作行为表：初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式”
AutoGroup，AutoGroup作业 StreamRank，在线训练作业 DataStruct，识别数据结构作业 DataExploration，数据探索作业 DataImport，离线数据导入作业 Evaluate，效果评估作业 schedule 否 String 调度参数 表4 jobConfig
阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指定自定义指标公式，如：A/(A+B)，参数A、B代表自定义参数的参数别名。只支持+、-、*、/。
Integer 更新时间。 specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object 离线计算规格。 nearline Nearline object 近线数据源。 表6 Offline
据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。
Integer 更新时间。 specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表6 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object 离线计算规格。 nearline Nearline object 近线数据源。 表7 Offline
String 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
String 数据源id，字母、数字、下划线、减号组合32位。 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
算子类型(rank_etl_type) 是 Enum 排序数据处理算子类型。 每一种排序算法都需要进行特定的数据处理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters)
登录RES管理控制台，在“全局配置”页面的计算资源区域，单击目标资源规格操作列的“编辑”修改计算资源。 在“编辑计算资源”页面，修改计算资源相关配置，请参见表1。计算资源名称不支持修改。 单击“确定”，完成计算资源修改。配置资源不能超过集群资源最大限制，否则会导致计算失败。 删除计算资源
输出流DIS通道名称。该通道用于存放由行为数据和画像库计算生成的排序预处理数据，以供模型训练。通道中的数据属于流式训练作业产生的中间数据，使用者只需指定通道名称，无需往该通道发送或获取数据。 starting_offsets 是 String 读取DIS数据的起始位置，LATEST表示从最新的数据开始读取。 表10
is_success Boolean 请求是否成功。 message String 成功响应的消息。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 示例 请求示例 { "type": "B2"
在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。 创建离线数据源 上传实时数据（可选） RES通过SDK上传实时数据，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将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。 数据质量管理
单击选择特征工程排序样本预处理生成的训练数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的训练文件路径。 测试数据的obs路径 单击选择特征工程排序样本预处理生成的测试数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的测试文件路径。 特征值数量统计文件
在线服务 新建在线服务 查询在线服务详情 修改在线服务参数 删除在线服务 父主题： API
推荐系统在需要使用CloudTable集群进行数据存储，需开启公共终端节点之后推荐才能正常使用CloudTable集群。 开启公共终端节点 上传数据 准备离线数据源 需要您准备包含用户类数据，物品类数据，行为数据以及推荐候选列表的离线数据源用于推荐系统的离线计算。 离线数据源 准备实时日志数据 RES根据实时
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