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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。 响应参数 状态码： 200 表7 响应Body参数 参数 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5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline
00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 在线学习(ftrl) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0
在线服务API 获取规格列表 部署服务 预测接口 预测接口（排序） 预测接口（文本标签） 更新服务 查询服务列表 查询服务详情 订阅服务 停止/启动服务 删除服务 查询镜像列表 父主题： API（V1不推荐）
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。 请求示例 查询当前工作空间下的场景列表 /v2.0/testuu
您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中： 兴趣属性，此特征将会用于统计用户的兴趣标签，并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。 关键词提取，只有当关键词为content和title时会进行关键词提取，并生成
比。 图2 百分位数 分布统计：通过查看分布统计了解各参数下参数值的分布情况。如可以根据性别展示数据中的性别数据分布。可通过查看标签，了解数据中各种标签的分布情况。 图3 分布统计 物品报表：根据不同数据格式展示物品数据的类型、最大值和最小值。您可以单击相关数据后的查看数据的详细信息。
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。 请求示例 查询当前工作空间下的数据源 /v2.0/testuui
创建智能场景 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。
本章节为您介绍对用户授权的方法，操作流程如图1所示。 前提条件 给用户组授权之前，请您了解用户组可以添加的RES权限，并结合实际需求进行选择，RES支持的系统权限，请参见：RES系统权限。如果您需要对除RES之外的其它服务授权，IAM支持服务的所有权限请参见权限策略。 示例流程 图1 给用户授权RES权限流程 创建用户组并授权
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。 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
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。
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所示。用户可以根据业务需要在“添加排序策略”下拉框中选择一个合适的排序策略，请参见排序策略对所选排序策略进行参数设置。
RES自定义策略 如果系统预置的RES权限不满足您的授权要求，可以创建自定义策略。自定义策略中可以添加的授权项（Action）请参考策略支持的授权项。 目前华为云支持以下两种方式创建自定义策略： 可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。
JSON 详情请参见表14。 tag_reduce_rate 否 Double 兴趣标签的衰减参数，数值越小，衰减能力越强。数值越大，衰减能力越弱。若值为0，则代表不衰减。 tags_mainten_length 否 Int 各标签体系下，兴趣标签的最大长度。 表14 canidate
资源区域，单击“创建”添加计算资源。 在“创建计算资源”页面，填写计算资源相关配置，请参见表1。配置资源请勿超过集群资源最大限制，配置过大会导致计算失败。 表1 添加资源参数说明 参数名称 说明 资源名 资源名最大长度为10字符，只能由字母，数字，下划线，中划线组成。 Driver内存
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。 离线排序策略：从下拉框中选择已经创建完成的排序策略-离线排序策略作业名称。 优化器类型：具体参数解释请参见Logistic Regression (LR)。 图6 添加近线排序策略 创建
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浏览器添加Postman扩展程序（也可使用其它支持发送post请求的软件）。 打开Postman，如图4所示。
推荐系统提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 父主题： 使用前必读
创建自定义场景 自定义场景作为一个包含多个子任务的作业，通常用于多个召回、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。
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