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可以部署5个在线流程。根据选择的服务类型配置在线流程，包括融合、过滤、排序和模型及配置等关键信息。具体参数信息参见表1。服务类型选择推荐引擎。 图2 创建在线服务 表1 创建在线服务参数说明 参数名称 子参数 说明 融合 “推荐结果设置” “添加推荐候选集”（选择离线或近线任务所生成的推荐候选集进行排序）
关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景
一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 融合多值特征 将多值特征的多个embedding融合成一个embedding。 融合线性部分 是否使用模型架构中的线性部分。 固定哈希结构 是否固定结构参数。默认值为“否”，非特殊情况建议使用默认值。
占比确认召回策略推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。 权重：根据权重加权融合计算多个召回候选集融合。分数计算规则：每个策略的所占权重和物品在每个召回候选集中所得的分数加权融合，多个策略中相同的物品会进行分数累加。权重大小之和要等于1。 过滤（黑名单） 离线过滤 对
快速入门 智能场景（猜你喜欢） 自定义场景（热度推荐） 05 实践 根据用户的离线历史数据，推荐系统通过模型训练和召回策略，对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据，得到更优候选集。 RES实践样例 使用RES完成电商推荐 04 API 通过R
预测的标签是否覆盖发布服务时配置的标签及权重，默认是“false”。如果“online_override”的值是“false”，则采用标签融合的方式，即在线预测的新标签值及权重会更新已有的标签及权重值。 priority_tags 否 List 由属性、属性值、属性权重以及该属性
预测”、“配置更新记录”、“排序模型更新记录”。 表2 在线服务详情 参数 说明 在线流程 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
创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑，包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB，并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可以通过在线服务预测结果，也可以通过API接口获取最终的推荐结果。
否 Optimizer object 优化器参数(AutoGroup需要提供此参数)。 merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。
"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。 { "id":"user1", "rec_num":20, "items":[ "item1"
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什么是推荐系统 推荐系统（Recommender System，简称RES） ，基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法，不绑定客
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在作业列表页面，您可以单击目标作业“操作”列的“终止”结束离线作业的启动或计算。 重新执行离线作业 重新执行离线作业的目的是将本次执行生成的数据和之前的作业数据融合在一起，无需重新创建作业就能更新数据。 重新执行不按作业不会生成新的线上指定的UUID。 “启动中”、“计算中”状态的作业不支持重新执行。
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