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在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。 创建离线数据源 上传实时数据（可选） RES通过SDK上传实时数据，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。
命名实体识别模型 模型名称 res-default-ner 功能 将待处理的文本中的人名、地名、组织名提取出来。 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。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 text 是 String 待处理的文本。
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
离线数据源 准备实时日志数据 RES根据实时发送到DIS上的日志，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。 实时日志 运行推荐策略 创建离线作业 创建离线作业包括进行数据质量检测、创建组合作业、特征工程、召回策略、排序策略、过滤规则等作业。 运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于
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
按类型查询计算资源 功能介绍 该接口用于按类型查询计算资源。 URI GET/v1/{project_id}/computing-resource/{type} 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
基于物品数据更新物品画像 流式训练 可上传3份数据至DIS：实时行为日志、实时用户日志和实时物品日志，如实时日志所示。 实时行为日志会被“基于行为数据的用户画像更新”和“基于用户的标签搜索候选集”使用； 实时用户日志会被“基于用户数据更新用户画像”使用； 实时物品日志会被“基于物品数据更新物品画像”使用。
在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。 创建离线数据源 上传实时数据（可选） RES通过SDK上传实时数据，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。
查询计算资源列表 功能介绍 该接口用于查询计算资源列表。 URI GET/v1/{project_id}/computing-resource 参数说明请参见表1-URI参数说明。 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
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，由于近线实时数据会实时入库，因
如果用户还未创建自定义场景，可以在创建自定义场景时，配置“在线服务”相关参数。可以参考创建自定义场景进行创建，“在线配置”参数可参考3进行配置。 获取推荐结果 配置完成后，参考获取推荐结果章节，手动触发一些行为，并且行为通过近线通道实时传至RES，然后在接口中再次预测，查看物品是否被成功打散，避免同一属性物品扎堆出现。
online_job_uuid 是 String 关联的在线服务的uuid。 flow_name 是 String 关联在线服务的其中一个在线流程的名称。流式训练作业所需的行为参数、模型文件路径、数据预处理信息等参数会从指定的在线服务的在线流程中获取。 online_training_config
、近线策略的数据。通过上述作业训练出可用于在线服务的推荐候选集。当在线作业运行完成，您可以通过效果评估检测推荐结果。 使用推荐系统 推荐系统操作流程 准备工作 创建华为云账号 进行服务授权 数据源 准备离线数据 创建离线数据源 上传实时数据 导入近线数据源 数据质量管理 修改或删除数据源
对用户画像进行字段查询，传入string数组进行查询。 单纯用户推荐预测JSON请求体如下，仅针对用户进行个性化推荐。 { "id":"user1", "rec_num": 10 } 全量推荐请求预测样例，增加非必选参数项。 该示例的请求结果作为在线召回的候选集进行在线服务候选集的融合。
自定义场景关闭后，为什么会自动启动？ 在创建自定义场景时，如果设置了自动召回策略，且此召回策略关联了在线服务，就会自动运行场景实例。用户可关闭召回策略，或者在在线服务中删除依赖的这个策略。 父主题： 自定义场景
排序策略-近线排序策略 近线排序策略用于对在线实时数据排序。如果使用在线排序模型，需在排序策略-近线特征工程中创建完成后才可以正常使用排序策略。 在“创建自定义场景”页面，进入“排序策略”页签，单击“添加近线排序策略”。 进行在线学习参数配置。 名称：自定义在线排序策略名称。 离线排序策略：
于被集成。 实时更新，具备实时更新能力，更快反馈用户的精准需求。 降低成本，减少人力支出投入。 自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据
API 在线服务 场景 工作空间 数据源 查询规格 训练作业 调度
参数名称 说明 实时计算规格 可选择“4CU”、“8CU”、“16CU”和“32CU”四种规格。 用户画像实时导入 通过SDK导入通道中存储的用户画像实时数据。详情参见上传实时数据。在“用户画像实时导入”右侧，单击打开按钮，在弹出的对话框中进行确认。 物品画像实时导入 通过SDK
场景式推荐 提供多维度的场景推荐，含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐，一键式操作，降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物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。
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