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过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 特征工程 特征工程常用于对原始数据进行特征挖掘的处理，形成的结果用于排序策略的训练。 排序策略 排序策略利用CTR预估或综合性计算的算法给候选集做打分。 在线服务 在线服务应用于做线上推荐，每个服务之间是
API 在线服务 场景 工作空间 数据源 查询规格 训练作业 调度
工作空间简介 RES工作空间帮您实现离线作业、近线作业和在线服务隔离的功能，达到不同角色用户信息隔离管理的目的。 如果您未开通企业项目管理服务的权限，您可以在RES创建自己独立的工作空间。 如果你开通了企业项目管理服务的权限，可以在创建工作空间的时候绑定企业项目，并在企业项目下添
从右侧下拉框中选择RES系统中已有的数据源。当无可用数据源时，此下拉框为空。 描述 对于该场景的描述信息。 场景规格 - 选择离线计算、实时计算、排序模型训练规格和在线并发数。 个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征，以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名：从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。
API（V1不推荐） 平台资源API 作业相关API 全局配置API 在线服务API
用户指南（旧版） 准备工作 RES操作流程 管理资源 全局配置 离线作业 近线作业 在线服务 服务总览信息 数据格式规范
算法介绍及参数说明 召回策略 过滤规则 排序策略-离线特征工程 排序策略-离线排序模型 在线服务 效果评估 父主题： 自定义场景
什么是RES？ 与其他云服务的关系 如何开始使用RES？ 获取访问密钥（AK/SK） 推荐作业有哪几种创建方式？ 创建的场景是否会立即发布？ 最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ 什么是区域、可用区？ API查询列表的接口返回结果是否支持分页？
DLI集群建议创建跨源连接，通过RPC方式访问，提高读写性能。 开通存储平台CloudTable CloudTable作为存储平台，用于用户推荐在线数据和推荐候选集的存储。在使用推荐系统之前，您需要开通表格存储服务（CloudTable Service）来创建集群。 登录华为云。在华为
选择导入候选集类型，目前支持以下三种。 物品-分数候选集：物品-分数候选集可以用于在线服务的推荐候选集。 用户相似度候选集：用户相似度候选集可用于实时召回。 物品相似度候选集：物品相似度候选集可用于实时召回与在线服务的推荐候选集。 最大推荐结果数 最多生成多少个推荐结果。默认为100。 开启调度
nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码： 200 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_success Boolean 是否成功。
离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询场景详情 /v2.0/testuuidxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/workspace
nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 Offline object 离线计算规格。
nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码： 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_success Boolean 是否成功。
离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的场景列表 /v2.0/testuuidxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/w
状态码 状态码如表1所示 表1 状态码 状态码 编码 错误码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。
离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的数据源 /v2.0/testuuidxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/wo
您可以前往召回策略列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的作业“状态”为“计算中”，当作业“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，生成的候选集ID将使用于在线服务，为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 基于特定行为热度推荐
否 traceId String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于推荐效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户，用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 实时行为日志示例 { "userId":
每个算法有其各自的参数列表，包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归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。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。
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