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查询规格 查询训练规格 父主题： API
查询作业列表 功能介绍 该接口用于查询作业列表。 可支持查询作业的类型包括：组合作业、召回作业、过滤作业、特征工程作业、排序作业、近线作业和效果评估任务。 URI GET/v1/{project_id}/jobs?type={type}¤t-page={current
滤规则用于过滤最终用户的推荐结果。例如，对于一线城市的用户过滤敏感信息物品，使之不进入候选集。单击增加属性过滤规则。 “用户属性”：指定在用户属性中需要过滤的字段，包含属性名和属性值。如过滤籍贯是广东且性别为男性的用户。 “物品属性”：指定在物品属性中需要过滤的字段，包含属性名和
RES服务根据用户使用的不同资源分别进行收费。 计费支持区域：华北-北京四。 由于RES使用的离线数据需存储在OBS中，数据存储产生的费用，请参见《OBS价格说明》。 表1 推荐系统计费项说明 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。
error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 表4 global_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 user_features List 用户特征列表。 item_features
error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 表4 global_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 user_features List 用户特征列表。 item_features
通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 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。 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。
通过调用API查询作业详情 功能介绍 该接口用于查询作业详情。 URI GET/v1/{project_id}/jobs/{job_id} 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
管理属性配置 属性配置以键值对的方式进行存储，配置后的配置项可以用于整个服务。该配置项的值为用户指定的OBS路径，OBS相关操作请参见创建OBS桶。 前提条件 已开通OBS服务，并按照推荐系统OBS文件夹规范建议格式创建文件夹。 已上传离线数据。 创建场景 您可以根据自己的业务创建场景进行配
宽表条目数，行为数据去重以后的数目。 user_complete_degree Double 用户齐全度，一条行为中的用户是否在产生这条行为的时候拥有画像。 item_complete_degree Double 物品齐全度，一条行为中的物品是否在这条行为产生的时候拥有画像。 bhv_count
用户报表：根据不同数据格式展示用户数据的类型、最大值和最小值。您可以单击相关数据后的查看数据的详细信息。 百分位数：将数据进行排序，统计该数据在整个数据中所占的百分比。 图2 百分位数 分布统计：通过查看分布统计了解各参数下参数值的分布情况。如可以根据性别展示数据中的性别数据分布。可通过查看标签，了解数据中各种标签的分布情况。
特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 排序策略 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
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
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。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。
置调度的时间间隔。 基于用户的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐采用经典算法基于用户的协同过滤(UserCF)进行召回。基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对物品的喜欢（如购买，收藏，内容评论或分享），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
时候，会推荐最相似/最相关的物品。 “基于物品推荐用户”：某些物品的属性、描述很相似，或者经常被一起购买。如房产平台会计算物品之间的相似或关联程度，当用户查看某个物品的时候，会推荐同时拥有该类型房源的房产经纪人。 服务类型 选择您需要的服务类型。 “推荐引擎”：推荐引擎用于对RE
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
查询作业详情 通过调用API查询作业详情 通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 父主题： 作业相关API
查询镜像列表 功能介绍 该接口用于查询镜像列表。 URI GET /v1/{project_id}/image?type={type} 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
查询企业项目列表 功能介绍 查询用户在当前项目id下的企业项目列表。在创建工作空间时需要提供企业项目id。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/enterprise-projects 表1 路径参数 参数 是否必选
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