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创建智能场景 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。
图2 召回策略 表2 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐参数说明 参数 说明 名称 根据业务自定义命名。 描述 根据业务自定义。例如，这是一个测试策略。 隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。如果离线计算失败，建议调小至10以下。 默认为10。
e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。
“用户-物品”：指定用户属性或者物品属性中需要过滤的字段。如过滤籍贯是广东且性别为男性的用户。 “应用于”：该过滤规则应用于所选的候选集，默认会作用于所有在召回池中选中的所有路候选集。 过滤（白名单） 属性值保留 指定定制化用户属性、物品属性和应用于某个召回策略属性过滤规则，保留该选定的属性值，使之进入候选集。例
DATA_EXPLORATION，数据探索 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_count error_count
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？
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
使用限制 在使用RES时，需注意以下使用限制。 建议使用支持的浏览器登录RES服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景，建议使用私有网络获取推荐结果。
obs-customize-data 用于存放用户自定义列表“customize.csv”，该列表应用于召回策略的人工导入策略。 │ obs-filter-data 用于存放用户黑白名单，应用于过滤策略。 │ obs-global-data 用于存放全局特征文件，例如放入名
的删除不需要的用户特征。 物品特征 列表中展示抽取的物品特征和参数类型，此特征会额外应用于所选字段的功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中： 兴趣
基本概念 推荐系统 推荐系统，是全力提供媒资、短视频、电商等行业的推荐系统解决方案，帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛，提升点击率、留存率和用户体验。 智能场景 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 自定义场景 面向了解推
创建在线服务 在线服务负责分析结果的应用过程，泛指部署线上服务后提供的推理服务，对外提供API接口。在推荐系统中，包含推荐引擎、文本标签、排序三种在线服务，具体说明如下： 推荐引擎 推荐引擎用于对RES召回策略跑出来的候选集结果进行融合过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提
计费项 说明 存储资源 应用于物品画像和用户画像的存储计费，对用户和物品的总条目数统计进行收费。 每个数据源默认规格最低是一百万条，如果一个数据源中的用户和物品总条目数不超过100W条，则按照100W条计费，如果超过一百万条，每一百万条为一个计算周期。 计算资源 应用于召回、排序等作业
离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 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？ 如何确定近线数据源导入实时数据成功？ 实时数据能否立即应用到推荐场景？
如何选择可用区？ 是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用资
该指标后的删除指标。 点击PV 推荐点击PV率 自定义指标 自定义指标包含参数设置和指标设置两部分。 参数设置 参数别名：用户指定参数别名应用于指标公式。 行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时，
排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策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
点击PV 推荐点击PV率 点击UV 推荐点击UV率 自定义指标 自定义指标包含参数设置和指标设置两部分。 参数设置 参数别名：用户指定参数别名应用于指标公式。 行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时，
密码，通过已验证手机或已验证邮箱进行验证，输入对应的验证码，如图4所示。 图4 新增访问密钥 单击“确定”，根据浏览器提示，保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret
图3 单击新增访问密钥 填写该密钥的描述说明，单击“确定”。根据提示单击“立即下载”，下载密钥。 图4 新增访问密钥 密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access
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