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均选择默认参数。 单击“确定”，页面提示作业新建成功即完成新建作业。 从“节点库”中选择“数据集成”下的“RestClient”节点，拖拽两个节点并关系如图1所示。“RestClient”节点参数配置说明请参见“数据治理中心 DataArts Studio>用户指南>数据开发>节点>
在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ 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：
RES自定义策略 如果系统预置的RES权限不满足您的授权要求，可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参考策略支持的授权项。 目前华为云支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。
离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 在推荐系统初始化阶段，需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS，完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传，此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题： 数据源
3217 IAM Error 委托账号/云服务错误 请删除委托。 500 RES.3218 IAM Error 获取MOS项目信息失败({0}) 请联系管理员检查IAM服务功能是否正常。 500 RES.3219 IAM Error 获取{0}账号失败 请联系管理员检查IAM服务功能是否正常。
如何确定近线数据源导入实时数据成功？ 近线数据源上传成功后，可在推荐系统控制台的“数据源”直接查看。 父主题： 数据源
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
您可以部署10个在线服务，每个在线服务可以创建2个在线流程 ，如需增加配额请您提工单处理。 由于在线运行需消耗资源，确保账户未欠费。 如果账户欠费，账号将被冻结，服务会被停止运行，您无法对服务执行调用、启动或者编辑操作。 操作步骤 登录RES管理控制台，在左侧导航栏选择进入“在线服务”页面。
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
深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。
获取预测接口 调用接口 Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 此处以Postman为例，指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添
获取预测接口 调用接口 Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 此处以Postman为例，指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添
进行去重，留下召回分数高的物品。 item_id_ignore_length 否 String 要忽略的物品ID末尾长度，例如：候选集中有两个物品为SKU_A000123和SKU_A000456，指定忽略长度为3，则对该物品去重，留下召回分数高的物品。。 表8 attribute_rules参数说明
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
获取访问密钥（AK/SK） 由于使用RES时，上传数据、进行计算等需要依赖其他服务，若没有添加访问密钥则无法使用其他服务。 获取访问密钥 登录华为云，在页面右上方单击“控制台”，进入华为云管理控制台。 图1 控制台入口 在控制台右上角的帐户名下方，单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。
开通相关资源 在使用RES时需使用到其他的资源，因此需要先开通相关服务才可以正常使用RES。包含服务如下： 开通计算引擎DLI、ModelArts 存储平台CloudTable （可选）数据接入资源DIS 各服务的计费请参见：产品价格详情。 开通计算引擎DLI、ModelArts
深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。单击查看核函数特征交互神经网络详细信息。
用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于推荐效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户，用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 实时行为日志示例 { "userId": "user1", "objectType": "item"
分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取（未排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选
），并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同物品的态度和偏好程度计算用户之间的关系。在有相同喜好的用户间进行物品推荐。 例如，A、B两个用户都购买了abc三本图书，并且给出了5星的好评。则A和B属于同一类用户。可以将A看过的图书d也推荐给用户B。 表3 基于用户的协同过滤推荐参数说明
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