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of request parameter(service_name) is invalid." } 状态码 状态码请参见状态码。 父主题： 在线服务API
“基于用户推荐物品”：某些用户的属性很相似，如电商平台根据这些用户的行为（浏览、点击、购买）计算与这些用户相似用户的行为，为该用户推荐相似用户浏览或购买的物品。 “基于用户推荐用户”：某些用户的属性很相似，如交友平台根据这些用户的行为（浏览、点击）或属性推荐与这些用户相似用户。 “基于物品推荐物
在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ RES从全局角度计算在线服务获得推荐的调用次数，不区分每次调用的用户。例如A用户调用请求推荐接口是每秒5次，B用户调用请求推荐接口每秒5次，当A用户和B用户同时调用此接口时，总的获得推荐的调用请求为A用户和B用户之和，即5+5=10。 父主题：
"Failed to resolve the token from the request." } 状态码 状态码请参见状态码。 父主题： 在线服务API
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RES操作流程 操作流程 本章节介绍使用RES，从资源准备到在线服务完成推荐的全流程。RES流程图如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据，物品数据，行为数据上传至对象存储服务（OBS）用于推荐系统的离线计算。
"Failed to resolve the token from the request." } 状态码 状态码请参见状态码。 父主题： 在线服务API
最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况，因此在可预见的并发规格中，建议填写实际并发的规格，推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源，避免峰值的到来。 如果需要更多的规格，请您提工单联系工程师解决。
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分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取（未排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选
如何开始使用RES？ 使用RES，从资源准备到在线服务完成推荐的全流程，如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据，物品数据，行为数据上传至对象存储服务（OBS）用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源
运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑，包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB，并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可以通过在线服务预测结果，也可以通过API接口获取最终的推荐结果。
推荐系统助力房产企业APP实现首页推荐、详情推荐和个人中心推荐。 场景优势： 支持基于经纬度的向量召回，根据地理位置召回高匹配度的附近房源。 特征标签网状匹配。 通过卡证识别，快速完成快递录单、手机开户等场景信息录入，实名认证。
据计算相似度。默认关闭。 “开启调度”：开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。默认关闭。 图6 创建召回策略 配置完成召回策略参数之后单击“确认”，创建召回策略成功，继续单击“下一步”，跳过可选步骤过滤策略和排序策略，进入“在线服务”页面，进行在线服务的配置。 在“在线服务”
需求。 降低成本，减少人力支出投入。 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。
自定义场景关闭后，为什么会自动启动？ 在创建自定义场景时，如果设置了自动召回策略，且此召回策略关联了在线服务，就会自动运行场景实例。用户可关闭召回策略，或者在在线服务中删除依赖的这个策略。 父主题： 自定义场景
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(1U4G)实例”、“计算型GPU(P100)实例”、“计算型GPU(V100)实例”3种类型。存储资源支持“画像存储（一百万）”。在线服务支持“在线并发9000TPS-时
50 相似性度量方式 计算用户或物品特征表达相似性的方式。在ItemCF算法中，每个物品会基于对它有过行为的用户表示为特征向量，向量每一维是一个<user_id, score>元组，score表示对应user_id的权重，该参数决定了使用何种函数计算物品向量之间的相似度。 相似性度量支持如下方式：
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