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创建跨源连接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时，建议创建跨源连接，用于访问CloudTable的数据源，提高读写性能。 前提条件 已开通计算引擎DLI服务，创建集群并完成资源绑定。 创建跨源链接 DLI集群绑定完成后，创建跨源链接。步骤如下： 登录RES管理控制台，在“
排序。 “排序引擎”：排序引擎无需配置召回策略，允许用户提供自己的候选集，使用RES的排序策略进行排序。 数据源 从右侧下拉框中选择RES系统中已有的数据源。当无可用数据源时，此下拉框为空。 数据区间 时间单位 支持天和小时。 数据选择 指定历史行为时间段，选取数据中最靠后的时间
创建资源 用户在使用RES时需要先创建并绑定计算引擎DLI、存储平台CloudTable、数据接入资源DIS相关资源。 背景信息 使用RES需要消耗其他服务资源，需要收费。根据您选择的资源不同，收费标准不同，针对不同类型资源的价格，详情请参见产品价格详情。 已开通计算引擎DLI、
UserCf，用户协同过滤召回作业 WeightBehavior，综合行为热度召回作业 Filter，历史行为过滤作业 AutoPreRank，智能ETL参数生成作业 ETL，离线特征工程作业 LR，LR作业 DEEPFM，DEEPFM作业 AutoGroup，AutoGroup作业 StreamRank，在线训练作业
终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 推荐系统的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 推荐系统的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京四 cn-north-4 res
效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估 创建效果评估步骤如下： 在“离线作业”的“效果评估”页签，单击左上方“创建”，进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。
体操作请参见创建用户组。 （可选）在IAM中创建自定义策略，具体操作请参见创建自定义策略。您可以根据业务需求选择不同的策略，例如，配置推荐系统服务“允许查看作业列表”和“允许查看作业详情”两种自定义策略。 在RES管理控制台，选择“工作空间>创建工作空间”，进入“创建工作空间”页面，单击“新建企业项目”。
特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理，它包含两个功能： 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据； 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应，特征工程的两个任务分别是： 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理
属性配置以键值对的方式进行存储，配置后的配置项可以用于整个服务。该配置项的值为用户指定的OBS路径，OBS相关操作请参见创建OBS桶。 前提条件 已开通OBS服务，并按照推荐系统OBS文件夹规范建议格式创建文件夹。 已上传离线数据。 创建场景 您可以根据自己的业务创建场景进行配置，最多可以创建10个场景。具体操作如下：
API版本选择建议 当前RES服务对外API开放存在2种： RES新版本的API接口，推荐使用。 RES旧版本的API接口，现仅为存量用户提供，即将下线。 父主题： 使用前必读
如何上传实时数据？ 推荐系统支持您通过SDK上传实时数据，具体操作方法如下。 前提条件 如果需要使用近线上传实时数据的用户，可以使用DIS SDK接口上传，请您按照需求下载DIS SDK，下载完之后按照下面的说明进行SDK升级。 子账户无法使用SDK上传数据，需要主账号授权子账号DIS
Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 预测接口的调用和接口参数请参见预测接口，更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 父主题： 在线服务
Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 此处以Postman为例，指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添加Postman扩展程序（也可使用其它支持发送post请求的软件）。
是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 效果评估 父主题： 自定义场景
查询工作空间详情 功能介绍 查询指定工作空间的具体信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM
离线作业简介 RES提供了离线作业训练的功能，方便您根据业务需求查看作业结果并不断调整您的作业参数。您还可以基于离线作业得到的推荐候选集，用于在线服务计算得到推荐结果。RES提供了多种推荐离线作业功能，您可以直接使用得到满意的推荐候选集。 用户通过数据质量作业对离线数据进行质量检
如何查看RES消费详情？ 在“费用中心”，您可以根据需求按照账期、产品类型等查询RES的消费详情。本章节以查询“账单详情”为例指导您查看计费情况，如需了解更多的账单情况，请参见查看费用账单。 查询方法： 在“费用中心”中，选择“账单管理>流水和明细账单”，在流水和明细账单页面，切换“流水账单”和“明细账单”页签。
RES的离线数据源包括什么？ 离线数据包括如下几张表： 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题： 数据源
数据导入即读取经过“数据结构”生成的数据，对每条数据进行校验。推荐系统保留字段需校验类型和数据合法性、自定义字段校验类型，输出错误报告。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。
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