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推荐作业有哪几种创建方式？ 推荐系统支持如下几种作业创建方式： 通过RES管理控制台创建作业、查看推荐和效果评估结果。详情参见《推荐系统用户指南》。 通过API提交任务并获取结果。详请参见《推荐系统API参考》。 父主题： 基础问题
最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况，因此在可预见的并发规格中，建议填写实际并发的规格，推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源，避免峰值的到来。 如果需要更多的规格，请您提工单联系工程师解决。
近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象，用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。
RES支持哪些自定义策略？ 目前RES所支持的推荐策略如下所示： 召回策略 过滤规则 特征工程 排序策略 近线策略 效果评估 推荐策略详细信息请参见《推荐系统用户指南》算法介绍及其参数说明章节。 父主题： 自定义场景
API查询列表的接口返回结果是否支持分页？ API查询列表的接口不支持分页。 父主题： 基础问题
如何开始使用RES？ 获取访问密钥（AK/SK） 推荐作业有哪几种创建方式？ 创建的场景是否会立即发布？ 最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ 什么是区域、可用区？ API查询列表的接口返回结果是否支持分页？
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。召回策略中内置了多种召回方式，用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有： 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐
最新动态 本文介绍了推荐系统RES各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2020年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 支持自定义行为类型 离线数据的行为类型支持自定义行为类型。 商用 准备离线数据源 数据结构
应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、
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，快速搭建专属推荐系统。主要应用为猜你喜欢、关联推荐、热门推荐。 功能优势： 多维度管理，支持运营规则设置，一站式推荐平台。
调用说明 推荐系统提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 父主题： 使用前必读
计费说明 计费项 RES服务根据用户使用的不同资源分别进行收费。 计费支持区域：华北-北京四。 由于RES使用的离线数据需存储在OBS中，数据存储产生的费用，请参见《OBS价格说明》。 表1 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。
内容，进行相关操作，例如推荐系统的具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用推荐系统API之前，请确保已经充分了解推荐系统相关概念，详细信息请参见产品介绍。 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
由浅入深，带您玩转RES 01 了解 推荐系统（Recommender System） ，提供媒资，短视频、电商等行业的推荐系统解决方案，帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛，提升点击率、留存率和用户体验。 产品介绍 什么是RES 推荐系统应用场景 推荐系统产品功能 推荐系统基本概念 02 入门
括：数据源。 在线服务：用于推荐系统在线推理，获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算资源分为“计算型CPU(1U4G)实例”、“计算型GPU(P100)实例”、“计算型GPU(V100)实例”3种类型。存储资源支持“画像存储（一百万）”。在线服务支持“在线并发9000TPS-时”，“TPS-时”表示每小时平均TPS。
在使用RES时，需注意以下使用限制。 建议使用支持的浏览器登录RES服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景，建议使用私有网络获取推荐结果。
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
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
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 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。 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。
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