检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
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DLI服务 登录华为云。在华为云“产品”页签，选择“大数据>数据湖探索DLI”，进入DLI产品页。单击“进入控制台”，授权开始使用DLI。 ModelArts服务 登录华为云。在华为云“产品”页签，选择“人工智能>AI开发平台ModelArts”，进入ModelArts产品页。
获取访问密钥 登录华为云，鼠标移动至页面右上方用户名，在下拉列表中选择“账号中心”。如图1所示。 如果您当前已登录华为云管理控制台，在账户名下方选择“基本信息”进入“账号中心”，或者直接单击“我的凭证”，下一步可直接跳转至步骤3。
获取访问密钥 登录华为云，在页面右上方单击“控制台”，进入华为云管理控制台。 图1 控制台入口 在控制台右上角的帐户名下方，单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。 图2 我的凭证 在“我的凭证”页面，选择“访问密钥>新增访问密钥”，如图3所示。
为账号充值 当您使用RES时，建议您先为您的账号充值，确保账号有足够余额可以正常使用RES，具体操作请参见如何给华为云帐户充值。如果您账号里有足够的余额，可略过此部分内容。 父主题： 准备工作
图1 区域和可用区 目前，华为云已在全球多个地域开放云服务，您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。 如何选择区域？
将RES资源委托给更专业、高效的其他华为云帐号或者云服务，这些账号或者云服务可以根据权限进行代运维。 如果华为云帐号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用RES服务的其它功能。 本章节为您介绍对用户授权的方法，操作流程如图1所示。
权限和授权项 权限及授权项说明 如果您需要对您所拥有的RES进行精细的权限管理，您可以使用统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM），如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用ECS
本实践的基本流程如下： 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号，并且账号为可用状态。 确保用户选择的属性在物品表存在相应的字段属性，若不存在，统一按照默认（不打散）处理。 用户已经创建自定义场景或新建自定义场景过程中。
使用智能场景获取推荐结果的步骤如下所示： 步骤1：准备数据 步骤2：创建离线数据源 步骤3：创建智能场景 步骤4：获取预测结果 步骤5：清除相应资源，避免产生费用 准备工作 已注册华为帐号并开通华为云，且在使用RES前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。
本实践的基本流程如下： 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号，并且账号为可用状态。 用户已经创建自定义场景或新建自定义场景过程中。 创建数据源 参考数据源管理进行创建。
如过滤产品颜色为红色且产品品牌为华为的物品。 “应用于”：将该规则应用于哪些路召回候选集，默认会作用于所有在召回池中选中的所有路候选集。 属性对过滤 指定定制化用户属性以及物品属性过滤规则，属性过滤规则用于过滤最终用户的推荐结果。
准备工作 已注册华为帐号并开通华为云，且在使用RES前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 已在OBS服务中创建桶和文件夹，用于存放样例数据。确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。
如过滤产品颜色为红色且产品品牌为华为的物品。 排序方式 “点击率预估” 特征工程：排序数据来源于排序算子作业产生的候选集。单击“选择”获取排序策略的任务别名和UUID。 模型文件路径：排序策略生成的模型存储路径。 “属性权重” 属性权重：输入属性，权重默认1.0 。
猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景
离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 在推荐系统初始化阶段，需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS，完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传，此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题： 数据源
编辑或删除智能场景 针对运行失败或者草稿状态的的智能场景支持进行重新编辑操作。您也可以通过执行删除操作，删除当前场景。 前提条件 已存在创建成功的智能场景。 编辑智能场景 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务 >智能场景”，进入智能场景列表页面。 单击智能场景列表中的目标场景名称
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。召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式，您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将生成每个分组的热度推荐
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
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
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、购物车推荐
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