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自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。
离线数据源 准备实时日志数据 RES根据实时发送到DIS上的日志，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。 实时日志 运行推荐策略 创建离线作业 创建离线作业包括进行数据质量检测、创建组合作业、特征工程、召回策略、排序策略、过滤规则等作业。
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
查询场景 功能介绍 该接口用于查询场景信息。 URI GET /v1/{project_id}/scene 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
在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立的。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。 表1 在线服务参数说明 参数名称 子参数 说明 召回池 “推荐候选集” “添加推荐候选集” 选择表名：添加离线、近线任务或者在线自定义检索召回策略生成的候选集进行融合
获取全局配置指标 功能介绍 该接口用于获取全局配置指标。 URI GET /v1/{project_id}/global-setting?scene-id={scene_id} 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
逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。
新的全局特征配置文件（new_global_features_info）包含的特征是在原作业ID（job_id）对应的全局特征配置文件的特征基础上新增的一些特征或者删除一些特征；两份文件重复的特征名对应的特征类型必须保持一致。 响应消息 响应参数请参见表7。
创建在线服务 在线服务负责分析结果的应用过程，泛指部署线上服务后提供的推理服务，对外提供API接口。在推荐系统中，包含推荐引擎、文本标签、排序三种在线服务，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
构造请求 本节介绍REST API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com
数据源 初始格式 选择提前已经存储在OBS上的如下数据源： 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 如上数据表的数据格式规范请参见离线数据源。 在对应表的“数据源”列中，单击选择数据的OBS存储路径。 在对应表的“数据格式”列中，数据格式可选：csv/json。
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