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如何查看RES正在收费的作业？ 在RES管理控制台，单击左侧菜单栏的“总览”，您可以在“总览”区域查看智能场景和自定义场景中处于“运行中”状态的作业。再根据实际情况进入对应管理页面，“终止”或“删除”对应场景停止收费。 父主题： 计费相关
客体的id列表，非必选项。有下面两种场景使用： 在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户，主体是用户，客体是用户；给物品推荐物品，主体是物品，客体是物品。 纯排序场景中，该参数为传入待排序物品列表的字段，传入物品集供模型排序使用。
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
最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况，因此在可预见的并发规格中，建议填写实际并发的规格，推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源，避免峰值的到来。 如果需要更多的规格，请您提工单联系工程师解决。
智能场景和自定义场景如何收费？ 各场景是按需计费，根据您选择的不同规格，价格不同。训练作业运行一次，根据此次运行时耗费的资源进行计费。当该场景作业处于结束状态，如“运行失败”状态，将停止计费。 每“执行”一次训练作业，都会产生计费，“运行中”的场景均处于计费中。 父主题： 计费相关
的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合，所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1， 对离线生成的items2进行如下处理：先从ite
请参见表13，用户行为过滤配置。 说明： 过滤策略请至少选择behavior_rules、property_rules、blacklist、whitelist中的一个作为过滤条件。 blacklist 否 String 黑名单过滤配置。 whitelist 否 String 白名单过滤配置。
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
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
String 行为类型 。 view：物品曝光 click：用户点击物品 collect：用户收藏了某个物品 uncollect：用户取消收藏某个物品 search_click：用户点击搜索结果中的物品 comment：用户对物品的评论 share: 分享 like：点赞 dislike：点衰
workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为0。 job_name 是 String 训练作业名称，最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 nearline_platform 是 JSON 请参见表3，近线计算平台。
如果当前场景只有用户关注人这一种行为，则此参数表示用户关注的对象是人。 如果当前场景只有用户关注物品这一种行为，则此参数表示用户关注的对象是物品。 说明： 自定义行为类型，行为名称需要符合以下要求，由数字、字母、下划线组成，长度为4-32。 自定义行为类型接入系统后，初始默认为正向行为，分数为0
obs-offline-data 用于存放用户行为表、用户属性表和物品属性表。 │ 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。
NEARLINE_WRITE_USER_PROFILE (根据用户信息日志写入用户画像) NEARLINE_WRITE_ITEM_PROFILE(根据物品信息日志写入物品画像) NEARLINE_UPDATE_USER_PORTRAIT(根据行为日志，更新用户画像) NEARLINE_UPDATE_U
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？
根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，单击“预测”后显示预测结果，如图2所示。如果是
召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。 召回策略 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 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。
String 行为类型 。 view：物品曝光 click：用户点击物品 collect：用户收藏了某个物品 uncollect：用户取消收藏某个物品 search_click：用户点击搜索结果中的物品 comment：用户对物品的评论 share: 分享 like：点赞 dislike：点衰
参数名称 是否必选 参数类型 说明 作业ID(job_id) 是 String 作业的ID。离线策略特征工程-初始用户画像-物品画像-标准宽表算子、近线策略基于用户数据更新用户画像算子、近线策略基于物品数据更新物品画像算子可以作为此处的作业ID。 新的全局特征配置文件路径(new_global_features_info)
召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 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
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