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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。
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。
智能场景 猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 关联推荐的主要应用场景是什么？ 热门推荐的主要应用场景是什么？
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 界面预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“推荐业务>自定义场景”，进入自定义场景列表页面。
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。
全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features
略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id
删除训练作业信息。 在线服务 新建在线服务 新建在线服务元数据，新建成功之后可手动发布此服务。 查询在线服务详情 根据给定的workspace_id和resource_id及category查询在线服务。 修改在线服务参数 修改指定在线服务的元数据内容。 删除在线服务 删除在线服务实例。 调度
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
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
发布或终止智能场景 针对创建成功的智能场景，需要进行发布才可以运行作业获取推荐结果。通过执行终止操作，停止运行当前场景。 前提条件 已存在创建成功的智能场景。 发布智能场景 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。 选择智能场景列表
可查看所创建“离线作业”、“近线作业”和“在线服务”的名称、状态和创建时间。 图1 总览 单击作业或服务名称，进入该详情页面，可以查看资源信息、策略信息和日志信息。您也可以通过页面快速创建作业或服务。单击“创建在线服务”，快速进入创建在线服务页面。 父主题： 用户指南（旧版）
配置“在线服务”参数 如果用户已经创建自定义场景，可以直接修改“在线服务”相关参数。 选择已经创建的自定义场景，单击名称，进入到自定义场景详情页。 单击已经创建的在线服务名称下面的“编辑”，进入编辑页面。 图1 修改在线服务参数 打开高级选项，进行打散功能的配置，选取相应的属性即可完成配置。 “高级类型”：选择“打散”。
参考数据源管理进行创建。 配置“在线服务”参数 如果用户已经创建自定义场景，可以直接修改“在线服务”相关参数。 选择已经创建的自定义场景，单击名称，进入到自定义场景详情页。 单击已经创建的在线服务名称下面的“编辑”，进入编辑页面。 图1 修改在线服务参数 修改“过滤（黑名单）”下面的参数。
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。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。
、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DLI、存储平台CloudTable、数据接入资源DIS相关服务。
集，用于在线服务计算得到推荐结果。RES提供了多种推荐离线作业功能，您可以直接使用得到满意的推荐候选集。 用户通过数据质量作业对离线数据进行质量检测，然后将检测合格的数据通过特征工程处理为可用于召回策略、过滤规则、排序策略、近线作业的数据。通过上述离线作业训练出可用于在线服务的推
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。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称
RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 200 数据源个数 5 场景个数 10 单场景下推荐预测返回的结果集个数 20 如果当前资源配额限制
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？
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