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召回策略 召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式，您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将
parameter 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 data_source 是 JSON 请参见表7，数据源参数。 实时流近线任务支持的推荐标准数据为用户操作行为表。 data_source_config 是 JSON 请参见表10，数据源参数配置。 algorithm_config
上传离线数据源至OBS RES使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据源的存储。因此，在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶，然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括： 离线数据源：包含用户
修改或删除数据源 您可以对离线数据源进行重新编辑操作来更新数据源，如果该数据源不再使用，您可以删除数据源释放资源。 修改离线数据源 前提条件 已存在的离线数据源有修改或者更新并已经上传至OBS。 只有在数据源数据结构特征抽取人工复核确认之前才允许修改数据源。 注意事项 修改编辑之
查询数据源列表 功能介绍 查询当前工作空间下的数据源列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
RES的离线数据源包括什么？ 离线数据包括如下几张表： 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题： 数据源
global_features_info_path 是 String 全局特征配置文件路径。 profile_uuid 否 String 特征工程初始用户画像-物品画像-标准宽表算子生成的uuid。 线上预测需要对候选集进行过滤时为必选项。 attr_weight 否 List 可用于属性权重排序或优选项搜索功能。请参见表11，属性权重列表。
平均值(mean_value) 是 Double 正态分布的平均值。取值范围[-1,1]，默认值为0。 标准差(standard_deviation) 是 Double 正态分布的标准差。取值范围[0, 1]，默认值为0.001。 均匀分布(uniform) 最小值(min_value)
parameter参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 data_source 是 JSON 请参见表10，数据源参数。 实时流近线任务支持的推荐标准数据为用户操作行为表。 data_source_config 是 JSON 请参见表12，数据源参数配置。 algorithm_config
实时数据能否立即应用到推荐场景？ 需要确认关联的召回策略，近线召回可以，离线召回不可以。离线召回需要重新执行。 父主题： 数据源
预分区个数。默认推荐预分区8个。 index_region_num 否 Integer 索引表预分区个数。只有特种工程中，初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子需要使用索引表预分区个数，其他离线算子因为不生成索引表不需要此参数。 示例 请求示例 { "job_name": "yyn-test"
初始化方法。 mean_value 否 Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double
通过DLF重新执行作业 推荐系统提供了重新执行作业的API，用来将任务以相同的配置重新执行一次，实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，
应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、
55219465, "source": "WeightBehavior-DIREC" } ] } 步骤5：清除相应资源，避免产生费用 为避免产生不必要的费用，在完成试用后，建议您删除相关资源，如数据源、智能场景作业及其OBS数据。 删除数据源：在“数据源”页面，单击操作列的“删除”。
初始化方法。 mean_value 否 Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double
初始化方法。 mean_value 否 Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double
初始化方法。 mean_value 否 Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double
是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ RES提供了可用来测试的全量数据，包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试，可参见智能场景（猜你喜欢）。 自定义场景的样例测试，可参见自定义场景（热度推荐）。 父主题： 基础问题
初始化方法。 mean_value Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value Double 最大值。
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