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排序策略-离线特征工程 表1 特征工程参数说明 参数名称 说明 名称 自定义离线特征工程名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的用户特征，
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
资源名最大长度为10字符，只能由字母，数字，下划线，中划线组成。 Driver内存 Driver内存大于等于512MB。 DLI：默认7GB。 Driver核数 Driver核数，大于等于1。 DLI默认2。 Executor内存 Executor内存大于等于1GB。 DLI：默认8GB。 Executor核数
driver_memory 是 String 驱动内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 driver_cores 是 Integer 驱动核数，大于等于1。 executor_memory 是 String 运行内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 executor_cores
成。 driver_memory String 驱动内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 driver_cores Integer 驱动核数，大于等于1。 executor_memory String 运行内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 executor_cores
driver_memory 是 String 驱动内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 driver_cores 是 Integer 驱动核数，大于等于1。 executor_memory 是 String 运行内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 executor_cores
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
成。 driver_memory String 驱动内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 driver_cores Integer 驱动核数，大于等于1。 executor_memory String 运行内存，大于等于512M(m)，或大于等于1G(g)。 executor_cores
参数类型 说明 spec_id Long 资源规格的ID。 core String 资源规格的核数。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Int 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code 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
参数类型 描述 driver_memory 是 String driver内存 driver_cores 是 Integer driver核数 executor_memory 是 String executor内存 executor_cores 是 Integer executor核数
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。
参数类型 描述 driver_memory 是 String driver内存 driver_cores 是 Integer driver核数 executor_memory 是 String executor内存 executor_cores 是 Integer executor核数
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
具体说明如下： 推荐引擎 推荐引擎用于对RES召回策略跑出来的候选集结果进行融合过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提供自然语言处理工具，可用于关键词提取和命名实体识别。 排序 排序服务允许用户提供自己的候选集，使用RES的排序策略进行排序。 前提条件 已经有计算成功的离线作业并且已经生成候选集UUID。
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“
自定义场景（热度推荐） RES提供了推荐算法，让用户能够根据场景自定义推荐策略，可以基于RES提供的多种召回、排序算法等进行自定义的推荐场景创建。 本章节介绍热度推荐场景的搭建样例，该场景常见于电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配
推荐物品的候选集。可选： 用户匹配物品 物品自匹配 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数，如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。 用户特征名：字符串，长度1-20。 物品特征名：字符串，长度1-20。 权重值：权重影响不同物品属性匹配的程度，取值0
物品匹配用户 用户自匹配 物品自匹配 用户匹配物品 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数，如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。您可以单击进入“添加匹配特征对”页面进行配置。设置特征对的别名、根据全局特征信息文件匹配用户特征名和物品特征名，设置权重。
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