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离线排序作业名称（在线训练任务需要提供此参数）。 update_interval Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。
时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。
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10 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。 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。
离线排序作业名称（在线训练任务需要提供此参数）。 update_interval Integer 更新周期（在线训练任务需要提供此参数）。 optimizer Optimizer object 优化器（在线训练任务需要提供此参数）。 flows Flow object 在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。
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7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_success Boolean 是否成功。
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。
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。
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
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
正反馈行为类型的样本将被转换为排序数据中的正样本。取值必须来自行为表中”actionType”字段的值。示例： [click,collect,purchase,share] 负反馈行为类型 (negative_behaviors) 是 List[String] 负反馈行为类型的样本将被转换为排序数
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。
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。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。
常使用。也可以左侧导航栏“当前工作空间”下拉框中选择您需要使用的工作空间。 切换工作空间 按照创建工作空间步骤创建工作空间。 在左侧导航栏“当前工作空间”下拉框中单击目标工作空间名称进行切换。 图2 切换工作空间 父主题： 工作空间
情况，如需了解更多的账单情况，请参见查看费用账单。 查询方法： 在“费用中心”中，选择“账单管理>流水和明细账单”，在流水和明细账单页面，切换“流水账单”和“明细账单”页签。 在“流水账单”列表页，罗列该帐号下各种产品类型，每个任务产生的费用详细。您可以单击“操作 > 详情”，查
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。 201 Created 创建类的请求完全成功。 202 Accepted 已经接受请求，但未处理完成。
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。
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