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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。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。
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
建子项目，并在子项目中购买资源，然后以子项目为单位进行授权，使得用户仅能访问特定子项目中资源，使得资源的权限控制更加精确。 图1 项目隔离模型 同样在我的凭证下，您可以查看项目ID。 企业项目 企业项目是项目的升级版，针对企业不同项目间资源的分组和管理，是逻辑隔离。企业项目中可以
只允许更新描述信息。 删除工作空间 删除指定工作空间。 查询规格 查询训练规格 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。 数据源 创建数据源 在指定的工作空间下面创建一个新的数据源。 查询数据源列表 查询当前工作空间下的数据源列表。
优先级，1-10的整数（1优先级最高），最大长度32。 表5 config参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 model_id 是 String 模型ID。 weight 是 Integer ABtest流量占比（0-100 整数 所有流程总和为100）。 specification 是
有排序服务正在运行，无法修改排序模型训练规格 请检查是否有排序服务正在运行。 400 RES.1206 Datasource Error 有在线服务正在运行，无法修改在线并发规格 请检查是否有在线服务正在运行。 400 RES.3004 Basic Error 数据库资源模型配置出错 请联系管理员检查数据库模型配置。
数据源 RES的离线数据源包括什么？ 如何上传数据至OBS 如何上传实时数据？ 离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 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？ 如何确定近线数据源导入实时数据成功？ 实时数据能否立即应用到推荐场景？
计费相关 如何查看RES正在收费的作业？ 如何查看RES消费详情？ 数据源如何收费？ 智能场景和自定义场景如何收费？
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
推荐引擎和排序引擎有什么区别？ RES支持哪些自定义策略？ 重新运行被在线服务所引用的召回策略，是否需要重新部署在线服务？ 在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ 自定义场景关闭后，为什么会自动启动？
基础问题 什么是RES？ 与其他云服务的关系 如何开始使用RES？ 获取访问密钥（AK/SK） 推荐作业有哪几种创建方式？ 创建的场景是否会立即发布？ 最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ 什么是区域、可用区？ API查询列表的接口返回结果是否支持分页？
从右侧下拉框中选择RES系统中已有的数据源。当无可用数据源时，此下拉框为空。 描述 对于该场景的描述信息。 场景规格 - 选择离线计算、实时计算、排序模型训练规格和在线并发数。 个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征，以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名：从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。
图1阐明了区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区 目前，华为云已在全球多个地域开放云服务，您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。 如何选择区域？ 选择区域时，您需要考虑以下几个因素： 地理位置 一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。
获取预测接口 调用接口 Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 此处以Postman为例，指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添
(user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征，对不同类型的特征进行相应的处理，处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。 [{ "feature_name": "age", "feature_type": "numerical"
Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double
Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double
spec_id :参数类型Long，训练作业选择的资源规格ID。 run_path:参数类型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。 training_data_path:参数类型String，训练数据的obs路径。 test_data_pat
最大值：1 表23 Optimizer 参数 参数类型 描述 type String 优化器类型。 learning_rate Double 学习率。 initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 Double
Optimizer 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 优化器类型。 learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double
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