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divide_type 是 String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate 否 Double 测试数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 表19
divide_type 是 String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate 否 Double 测试数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 表19
描述 divide_type String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate Double 测试数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 表21 DeepLearingParam
推荐系统提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 父主题： 使用前必读
描述 divide_type String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate Double 测试数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 表26 DeepLearingParam
training_data_path:参数类型String，训练数据的obs路径。 test_data_path:参数类型String，测试数据的obs路径。 策略参数说明中排序策略（sorting）各策略参数说明。 表12 filter_rules参数说明 参数名称 是否必选
为账号充值 当您使用RES时，建议您先为您的账号充值，确保账号有足够余额可以正常使用RES，具体操作请参见如何给华为云帐户充值。如果您账号里有足够的余额，可略过此部分内容。 父主题： 准备工作
各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面，配置完过滤规则参数之后，进入“排序策略”页签，如图3所示。用户可以根据业务需要在
计费相关 如何查看RES正在收费的作业？ 如何查看RES消费详情？ 数据源如何收费？ 智能场景和自定义场景如何收费？
数据源 RES的离线数据源包括什么？ 如何上传数据至OBS 如何上传实时数据？ 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？
、“预测”和“效果评估”操作。 步骤4：获取预测结果 智能场景发布运行成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示状态正常。您可以通过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。 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“推荐业务>智能场景”，进入智能场景列表页面。
基础问题 什么是RES？ 与其他云服务的关系 如何开始使用RES？ 获取访问密钥（AK/SK） 推荐作业有哪几种创建方式？ 创建的场景是否会立即发布？ 最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ 什么是区域、可用区？ API查询列表的接口返回结果是否支持分页？
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？
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。
品推荐用户四种全面的推荐对象，用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器的可视化界面。通过管理控制台，您可以使用直观的界面进
的模型存储路径。 流式训练仅支持2019年12月4日0点之后创建的排序策略和在线服务。 流式训练使用到的排序策略不支持“核函数特征交互神经网络-PIN”算法。 建议您定期“重新执行”条件1对应的离线排序任务。重新执行排序策略后，在线服务和流式训练作业将自动同步新产生的模型，无需重
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