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推荐系统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、近线策略的数据。通过上述作业训练出可用于在线服务的推荐候选集。当在线作业运行完成，您可以通过效果评估检测推荐结果。 使用推荐系统 推荐系统操作流程 准备工作 创建华为云账号 进行服务授权 数据源 准备离线数据
概述 欢迎使用推荐系统（Recommender System，简称RES） 。基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等
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。
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
offline_platform 否 Object 计算平台信息，type为etl/recall/filter/standard必填，为其他时不必填。 offline_platform包含参数如下： platform，参数类型String，非必选参数，平台名称，支持DLI。 platform_p
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
offline_platform参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，支持DLI。 platform_parameter 是 JSON 请参见表9，平台参数。 computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。
请参见表3，离线计算平台信息。 storage 是 JSON 请参见表8，信息存储。 filter_rules 否 JSON 过滤配置列表。 表3 offline_platform参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64，支持DLI。
请参见表3，离线计算平台信息。 storage 是 JSON 请参见表8，信息存储。 strategy 是 JSON 请参见表5，策略信息 表3 offline_platform参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64，支持DLI。
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。
请参见表3，离线计算平台信息。 表3 offline_platform参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64，支持DLI。 platform_parameter 是 JSON 请参见表4，平台参数。 computing_resource
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
storage 是 JSON 请参见表5，存储平台。 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 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64，支持DLI。 platform_parameter
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？
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
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
请参见表3，近线计算平台。 storage 是 JSON 请参见表5，信息存储。 strategy 是 JSON 请参见表8，策略信息。 表3 nearline_platform参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64字符，支持DLI。
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