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数据质量 数据质量检测算子，是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据（离线数据源中的离线数据）或者通用格式数据检测输入数据是否合法。包括离线数据中是否包含特殊字符，数据类型是否正确，是否缺少必备信息等。 前提条件 已将离线数据上传至OBS桶中。 创建数据质量作业 创建数据质量操作步骤如下：
数据质量管理 数据结构 数据导入 数据探索 父主题： 数据源管理
据、物品数据和行为数据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”和用于近线计算的“用户画像”数据。用户数据记录用户的属性信息，例如地域、爱好等。 物品数据 物品数据包括数据源中的“物品属性表”和用于近线计算的“物品画像”数据。物品数据记录物品的属性信息，例如类别、长度等。
数据源 RES的离线数据源包括什么？ 如何上传数据至OBS 如何上传实时数据？ 离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 如何确定近线数据源导入实时数据成功？ 实时数据能否立即应用到推荐场景？
数据源 创建数据源 查询数据源列表 查询数据源详情 修改数据源内容 修改数据源特征 删除数据源 查询数据源任务结果 父主题： API
请参见表7。 data_source 是 List 算法数据源配置 DATA_QUALITY_INSPECTION，数据源选择通用模板数据，请参见表5。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。 表3 offline_platform参数说明
导入近线数据源 通过导入近线数据源，达到实时计算并更新用户画像、物品画像，实时更新增量数据的目的。 前提条件 按数据规范准备数据并上传至通道。具体上传方法请参见上传实时数据。 导入近线数据源 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据源”，进入“数据源”列表页面。 在数据源列表
上传离线数据源至OBS RES使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据源的存储。因此，在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶，然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括： 离线数据源：包含用户
Offline object 离线计算规格。 nearline 否 Nearline object 近线数据源。 表6 Offline 参数 是否必选 参数类型 描述 user_url 是 String 用户数据url。 item_url 是 String 物品数据url。 behavior_url
数据源管理 数据源管理简介 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 上传实时数据 创建离线数据源 导入近线数据源 数据质量管理 修改或删除数据源
数据格式规范 推荐系统OBS文件夹规范 离线数据源 实时日志 全局特征信息文件 父主题： 用户指南（旧版）
提交数据质量作业 提交数据质量作业API 查询全局特征配置 父主题： 作业相关API
用户在使用RES时需要先创建并绑定计算引擎DLI、存储平台CloudTable、数据接入资源DIS相关资源。 背景信息 使用RES需要消耗其他服务资源，需要收费。根据您选择的资源不同，收费标准不同，针对不同类型资源的价格，详情请参见产品价格详情。 已开通计算引擎DLI、存储平台Clou
离线数据源 调用RES之前，您需要准备3种基础数据包并上传至OBS，离线数据源目前支持CSV和JSON。具体数据包请参见表1 基础数据表。 表1 基础数据表 数据类型 表名 用户类数据 用户属性表 物品类数据 物品属性表 行为类数据 用户操作行为表 用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。
Offline object 离线计算规格。 nearline 否 Nearline object 近线数据源。 表6 Offline 参数 是否必选 参数类型 描述 user_url 是 String 用户数据url。 item_url 是 String 物品数据url。 behavior_url
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“资源中心”页面，选择计算引擎DLI进入列表。
务按需购买。 计算资源：用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含：数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源：用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括：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(1U4
“128CU”。规格越大，计算越快。 单击“立即创建”。 数据源创建完成后，系统自动跳转至数据源列表页面并提示您数据源创建成功。针对创建好的数据源，您可以进行“删除”操作。您可以在数据源列表页面单击您创建的数据源名称进入数据源详情页面。 父主题： 数据源管理
数据探索 数据探索介绍 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于增量数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。
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。
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