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开启公共终端节点 功能介绍 该接口用于开启公共终端节点。 URI POST /v1/{project_id}/apig 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
开启公共终端节点 推荐系统在需要使用CloudTable集群进行数据存储，CloudTable集群创建后默认没有打开APIG，需开启之后推荐才能正常使用CloudTable集群。 前提条件 已开通CloudTable服务，创建集群并完成资源绑定。 公共终端节点默认不开启。 开启公共终端节点
否 actionLocation String 行为发生的位置，精度维度格式：[latitude, longitude]。 否 context Json 动作发生的上下文信息，内容为json对象，也可作为行为表的扩展字段。例如，用户当前的设备id，ip地址等信息。
终端节点 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
否 location Json 物品的地理位置信息，精度维度格式：{"lat": latitude, "lon": longitude }。例如："location": {"lat": 41.12, "lon": -71.34}。
查询ModelArts计算节点规格 功能介绍 该接口用于查询ModelArts计算节点规格。 URI GET /v1/{project_id}/job-spec/train 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
获取项目ID 调用API获取项目ID 项目ID还用通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects/”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权
数据导入 数据导入介绍 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
否 actionLocation String 行为发生的位置和精度维度。 格式：[latitude, longitude] 否 context String 动作发生的上下文信息，内容为json格式字符串，也可作为行为表的扩展字段。 例如，用户当前的设备id，ip地址等信息。
获取规格列表 功能介绍 该接口用于获取节点规格列表。 URI GET /v1/{project_id}/specifications 参数说明请参见表1。 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
推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 推荐引擎是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 排序引擎是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。 父主题： 自定义场景
什么是RES？ 推荐系统（Recommender System，简称RES）基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 父主题： 基础问题
过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式，使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为，生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系，最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。由中文、英文
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
策略参数说明 RES支持多种策略，本章介绍召回策略（recall）、排序策略（sorting）。具体描述请参见表1 策略类型说明。 表1 策略类型说明 strategy_type name algorithm_type recall 特定行为热度推荐 SpecificBehavior
域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。
域感知因子分解机-FFM 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。单击查看域感知因子分解机详细信息。
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。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，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 对于该效果评估作业的描述信息
排序策略-离线排序模型 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。 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
热门推荐的主要应用场景是什么？ 热门推荐只要适用于首页、热点类场景，满足流行度统计，有效吸引新用户。 父主题： 智能场景
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