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参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，现在只支持DIS。将实时近线任务需要的数据添加到DIS中，推荐系统通过读取该数据进行近线计算。 in_stream_conf 是 JSON 请参见表8，平台参数。 out_stream_conf 是
用户操作行为表 如上数据表的数据格式规范请参见离线数据源。 在对应表的“数据源”列中，单击选择数据的OBS存储路径。 在对应表的“数据格式”列中，数据格式可选：csv/json。 当选择数据格式为csv时，在弹框中设置数据参数，具体参数如下： 表头，有或无，根据用户数据格式选取。 分隔符，选择逗号（
场景名称，1-64位字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度：1 最大长度：64 表4 SpecsConfig 参数 是否必选 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
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 n
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
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。
近线策略处理的窗口间隔，单位为秒，10代表每隔10s进行一次算。 10 结果保存路径 根据行为日志，及cloudtable中已存在的用户画像和物品画像实时构造出样本通用数据，以供其他功能使用。 - 更新上下文 用户操作行为表中的“context ”字段代表动作发生的上下文信息。更新上下文就是将这些信息写入到Cloudtable中进行实时的更新。
storage参数信息 参数名称 是否必选 参数类型 说明 user_profile_storage 否 JSON 用户画像存储信息,若strategy字段中algorithm_type为:NEARLINE_WRITE_USER_PROFILE 、NEARLINE_UPDATE_USER_PORT
新建在线服务 功能介绍 新建在线服务元数据，新建成功之后可手动发布此服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance
、过滤、排序等任务。 创建自定义场景 召回策略 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
Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为
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items2中取在item1中出现的物品，如果个数不够，再从item2中取其余的物品填补。 global_features_info_path 是 String 全局特征配置文件路径。
面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。 用户 推荐系统被推荐的对象，一般是指使用业务系统的客户。例如，某电商的客户。 物品 被推荐的内容，一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如，某视频网站的视频。 召回策略 召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。
修改训练作业参数 功能介绍 修改指定作业的元数据信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/job-instance/{job_id}
功能介绍 根据给定的workspace_id和resource_id及category查询在线服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/
修改在线服务参数 功能介绍 修改指定在线服务的元数据内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance/{job_id}
新建训练作业 功能介绍 新建训练作业元数据，新建成功之后可手动执行此任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/job-instance
新建多个训练作业 功能介绍 批量新建作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/job-instances
查询训练作业 功能介绍 查询resource_id（数据源id或场景id）下的指定类型的作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{r
出的对话框中单击“是”进行创建。 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。
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