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下载SDK之后，需要修改pom文件中的依赖，对SDK进行升级，最新版本可升级至1.3.12。 上传实时数据至RES 初始化DIS客户端，使用代码初始化DIS SDK客户端实例，代码样例如下。具体方式请参见初始化DIS客户端。 1 2 3 4 5 6 7 8 // 创建DIS客户端实例 DIS dic
下载SDK之后，需要修改pom文件中的依赖，对SDK进行升级，最新版本可升级至1.3.12。 上传实时数据至RES 初始化DIS客户端，使用代码初始化DIS SDK客户端实例，代码样例如下。具体方式请参见初始化DIS客户端。 1 2 3 4 5 6 7 8 // 创建DIS客户端实例 DIS dic
签，包括两种预测方式。 代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID、推荐数量，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”
包括两种预测方式。此样例以页面预测代码为例，指导您获取推荐结果。 选择“代码”方式，在左侧框内输入预测代码，单击“预测”后在右侧显示预测结果，如图6所示。输入用户ID和推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。 图6 代码预测 请求代码 “id”为需要请求的用户id，“rec_num”为推荐物品的数量。
详情页面，单击“预测”页签，包括两种预测方式。 代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，或者物品项，根据您设置的策略返回用户的预测结果。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”和设置“最大推荐个数”，也
单击“预测”页签，进入预测页面。 预测方式选择“代码”，在“预测代码”部分输入预测代码。单击“预测”，右侧出现排序后的预测结果。 由于此处是测试服务，为保证测试效果，此处选用测试数据中的用户ID进行预测，建议为user894。 图9 预测结果 预测代码 { "id":"user894", "rec_num":
正常使用排序策略。 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
展示在线流程名称、在线流程ID以及在线流程关于融合、过滤、排序、公共配置和模型相关的参数信息。 预测 可对运行中状态的在线服务进行预测，输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果。 配置更新记录 展示配置相关记录。 单击配置记录前方的可查看该记录下详细的模型信息，包括模型名称、版本、分流、计算节点规格和计算节点个数。
参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表6 jobConfig 参数 是否必选 参数类型 描述
参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表5 jobConfig 参数 是否必选 参数类型 描述
参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 表10 jobs 参数 参数类型 描述 category String
} } } } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了，您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。对于获取用户Token接口，返回的响应消息头中“x-subject-token”就是需要获取的用户Token。有
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