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分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取（未排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 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 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选
初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式
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。
初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数：叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数：叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 L2正则项系数 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 正则损失计算方式
预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API
查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格，实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时，需要提供此信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数
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。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。
过滤规则 效果评估 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 如何上传离线数据源至OBS？ 如何上传实时数据？ 如何获取访问密钥？ 推荐系统创建的场景是否会立即发布？ 推荐系统支持哪些自定义策略？ 如何查看推荐系统消费详情？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 Cloud
流式训练接入用户行为数据，进行在线训练，以分钟级更新在线服务依赖的排序模型，减少排序模型的效果衰减。 前提条件 已存在运行成功的排序策略。建议“优化器类型”选择“ftrl”。 已存在运行成功的在线服务。该在线服务“排序方式”为“点击率预估”并且“模型文件路径”为1排序策略生成的模型存储路径。 流式训练仅支持2019
过查询ModelArts计算节点规格获取spec_id返回的值。 run_path 是 String 训练结果保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。不包含中文的文件夹。 training_data_path 是 String 训练数据的OBS路径。 test_data_path
1]，默认值为0.1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 learning_rate
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 场景描述 媒资推荐场景中，通常对实时性要求比较高，用户产生的行为需要
L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 L2正则项系数(lambda2) 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 学习率(learning_rate)
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 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-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。
特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理，它包含两个功能： 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据； 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应，特征工程的两个任务分别是： 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理 图1 特征工程
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。 排序模型更新记录 展示模型的更新记录。包括模型名称、状态、更新时间和消息。 父主题： 在线服务
》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。 父主题： 基础问题
》。 ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
属性过滤以及排序的计算中。单击“选择”获取特征工程作业产生的UUID。 模型及配置 - 设置模型名称、模型版本、计算节点规格、计算节点个数和分流（%）。 模型名称和模型版本选择调用API接口的模型名称和模型版本。“计算节点规格”默认2核|8GiB，“计算节点个数”默认为2，“分流”之和必须是100%。
选项。套餐的数量可以根据实际业务按需购买。 计算资源：用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含：数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源：用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括：数据源。 在线服务：用于推荐系统在线推理，获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算
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