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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
如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用资源时，您必须指定其区域终端节点。有关华为云的区域和终端节点的更多信息，请参阅地区和终端节点。 父主题： 基础问题
关联推荐的主要应用场景是什么？ 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 父主题： 智能场景
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
在RES管理控制台界面，资源中心列表中会提供当前账号创建的DLI集群、CloudTable开启IAM认证的集群和DIS通道供用户选择进行绑定或解绑。 背景信息 绑定资源之后，将该资源应用于RES的作业训练及在线作业获取推荐结果。 解绑资源完成资源释放，已经解绑的资源不再应用于RES的相关计算。 已开通计算引擎
套餐包说明 RES服务支持按需和购买套餐包，根据用户选择使用的资源进行收费。一个完整的推荐场景需要下面三种资源，均为必选项。套餐的数量可以根据实际业务按需购买。 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
该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 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。
自定义场景 推荐引擎和排序引擎有什么区别？ RES支持哪些自定义策略？ 重新运行被在线服务所引用的召回策略，是否需要重新部署在线服务？ 在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ 自定义场景关闭后，为什么会自动启动？
订阅服务 功能介绍 该接口用于订阅共享的服务。 URI POST /v1/{project_id}/infer-services/{service_id}/share 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
在购物车场景，使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合，所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1， 对离线生成的items2进行如
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。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。
List 每个Flow配置不同流量和候选集的规则，请参见表4。 config 是 Object 流程配置信息，请参见表5。 rank_uuid 否 String 排序策略生成的uuid。 feature_uuid 否 String 预处理的离线处理生成的uuid。 filter_uuid
推荐系统提供了重新执行作业的API，用来将任务以相同的配置重新执行一次，实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，通过拖拽的方式完成配置。具体操作步骤如下：
2：置顶 -1：注销 否 同时，可以通过实时更新的方式，更新物品身上的status字段，实现秒级状态字段更新，来控制物品的上下架状态。具体操作指导可参考上传实时数据进行配置和对接。 父主题： 灵活配置物品状态和过期时间，保障有效性和实效性
候选集兴趣宽度（值越大召回的候选集中不同类型的物品越多，值越小则召回的类型越单一）。若algorithm_type为NEARLINE_UPDATE_USER_CANDIDATE_SET，则此字段必填。 time_name 否 String 物品数据中代表时间特征的字段名。若rank_type值为TIME，则此字段必填。
每一种排序算法都需要进行特定的数据处理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters) 是 JSON 请参见表11，每一种排序算法的数据预处理参数。 表10
作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～20个字符。 job_description 否 String 作业描述，最大长度256字符。 online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务； indicators 是 List 请参见表3，需要统计的指标列表及其对应的参数。
参数类型 说明 uuid 是 String 候选集ID。 description 是 String 候选集描述。 示例 请求示例 { "job_name": "ddddddddddddd", "job_description": "", "offline_platform":
String 作业的ID。 is_success Boolean 请求是否成功。 error_message String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 create_time Long 作业的创建时间。
计算生成的排序预处理数据，以供模型训练。通道中的数据属于流式训练作业产生的中间数据，使用者只需指定通道名称，无需往该通道发送或获取数据。 starting_offsets 是 String 读取DIS数据的起始位置，LATEST表示从最新的数据开始读取。 表10 data_source_config
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