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删除跨源连接 功能介绍 该接口用于删除跨源连接。 URI DELETE /v1/{project_id}/datasource-connection/{connection_id} 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id
创建跨源连接 功能介绍 该接口用于创建跨源连接。 URI POST /v1/{project_id}/datasource-connection 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编
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 Array[Object] 用户特征，值为数组，其元素为json对象，参见表2。
“行为次数统计方法”：选择“uv”，即相同的行为记录会进行去重。“pv”的意思是同样行为记录不会去重。 “用户分群”：数据源类型包括用户特征和物品特征，根据数据源筛选数据, 选出需要的属性。只能选择进行用户分组还是物品分组，分组内可配置多个特征。默认关闭。 “最大推荐数结果数”：指定召回的结果数量。
执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可完成对任务状态的监控，并且可以根据任务状态决定是否需要重新执行任务。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，通过拖拽的方式完成配置。具体操作步骤如下： 登录数据治理中心 DataArts S
您查看计费情况，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 >
查询训练作业候选集 功能介绍 查询给定workspaces_id和指定resource_id下的候选集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resourc
String 用户ID。 是 objectType String 发生行为对象的类型， item是用户和商品本身发生的行为。 是 actionObject String 对应行为发生的对象的值，如果是和商品发生关系：则是商品的id(itemId)的值。 是 actionType String
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： 自定义场景
物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系，则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型，包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重，权重有默认分数，默认分数代表该行为类型的权重，可做修改。同时支持自定义行为类型。
查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格，实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时，需要提供此信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数
告。如果数据完全符合要求，会生成推荐系统所需要的宽表和画像数据。 宽表：推荐系统内部格式，以行为数据为主，将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据。 画像：画像分为用户画像和物品画像，分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录，将会按照用户ID或者物品ID去重。
工作空间ID，默认为0。 job_name 是 String 训练作业名称，名称只包含数字、字母、下划线和中划线，长度为1-20位。如：rank-demo。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 spec_id 是 Int 训练作业
RES自定义策略样例 示例1：拒绝用户删除作业 拒绝策略需要同时配合其他策略使用，否则没有实际作用。用户被授予的策略中，一个授权项的作用如果同时存在Allow和Deny，则遵循Deny优先原则。 如果您给用户授予RES FullAccess的系统策略，但不希望用户拥有RES FullAcc
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
上方“创建”，进入“创建效果评估”页面。 在“创建效果评估”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。 效果评估名称：请以“Evaluate-”开始，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度小于64个字符。 “场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 图1 创建效果评估
数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据
您可以对各离线作业进行“复制”、“编辑”、“终止”、“重新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务的详细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立，复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 操作步骤如下：
智能场景（猜你喜欢） RES提供了智能场景包括猜你喜欢、热门推荐和关联推荐。仅需要简单的配置和作业训练，即可获取推荐结果。 本章节以猜你喜欢为例，帮助您快速熟悉智能场景的使用过程。开始使用样例前，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。使用智能场景获取推荐结果的步骤如下所示：
代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，或者物品项，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”和设置“最大推荐个数”，也可以设置“物品项”。其中ID可以为用户ID或者物
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