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提交流式训练作业 提交数据质量作业 策略参数说明 停止算子作业 查询作业列表 查询作业详情 重新执行作业 删除作业 提交效果评估任务 查询效果指标 编辑修改作业 更新索引结构 父主题： API（V1不推荐）
inspect_result 参数 参数类型 描述 type String 数据类型。 count_num Integer 条目数。 multiplicity Double 重复读。 legal_rate Double 合法率。 表15 FinalReport 参数 参数类型 描述 generated_time
algorithm_config参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 obs_address 是 String 人工录入候选集地址obs地址，格式为xx//xxx ， //后边不能包含.[^?*<>|\":]等特殊字符，最大长度256字符。 基于属性匹配的召回策略 表26 BehaviorsWeight参数说明
组成，并且长度小于64个字符。 “场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 设置计算引擎信息，指定“服务名”、“集群名称”、“任务配置地址”、“资源规格”等信息。 单击“添加近线策略”，根据业务需要在下拉框中选择一个合适的策略。各策略参数说明请单击策略名称进行查看。 基于行为数据的用户画像更新
说明 基本信息 场景名称 自定义场景的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 场景名称创建之后不支持修改。 场景类型 选择需要的场景类型。 “基于用户推荐物品”：某些用户的属性很相似，如电商平台根据这些用户的行为（浏览、点击、购买）计算与这些
DataArts Studio管理控制台，在控制台的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 在“工作区”页面的右侧，单击“新建作业”。 作业名称修改为您可以识别的名称。只能包含英文字母、数字、中文、“-”、“_”、“.”，且长度为1～128个字符。 作业类型、创建方式、选择目录、作业责
策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 策略的具体描述。 OBS地址 用户可从此OBS地址中选择自定义物品列表的csv文件。单击，从弹出的对话框中，选择数据存储的OBS桶及其文件夹。 导入候选集类型 选择导入候选集类型，目前支持以下三种。
DataArts Studio管理控制台，在控制台的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 在“工作区”页面的右侧，单击“新建作业”。 作业名称修改为您可以识别的名称。只能包含英文字母、数字、中文、“-”、“_”、“.”，且长度为1～128个字符。 作业类型、创建方式、选择目录、作业责
组成，并且长度小于64个字符。 “场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 设置计算引擎信息，指定“服务名”、“集群名称”、“任务配置地址”、“资源规格”等信息。 单击“添加特征工程”，根据业务需要在下拉框中选择一个合适的策略。初始用户画像-物品画像-标准宽表生成和排序样本预
获取访问密钥（AK/SK） 由于使用RES时，上传数据、进行计算等需要依赖其他服务，若没有添加访问密钥则无法使用其他服务。 获取访问密钥 登录华为云，在页面右上方单击“控制台”，进入华为云管理控制台。 图1 控制台入口 在控制台右上角的帐户名下方，单击“我的凭证”，进入“我的凭证”页面。
获取访问密钥并添加RES全局配置 由于使用RES时，用户上传数据、进行离线计算等需要依赖其他服务，如果没有添加访问密钥则无法使用其他服务。因此，在使用RES前，您需要获取访问密钥并在RES管理控制台完成添加访问密钥的配置。 获取访问密钥 登录华为云，鼠标移动至页面右上方用户名，在
参数名称 子参数 说明 基本信息 名称 自定义的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能超过64位且不能为空。 名称创建之后不支持修改。 数据源 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
hotValue”的特征。 说明： 如果您有自定义行为类型，系统识别后，会默认为正向行为类型，默认分数为0.5。您可以根据业务需求对其进行修改，也可以删除，直接添加为负向行为类型。 负向行为类型 列表中展示抽取的负向行为类型。您可以根据业务需求单击增加负向行为类型。单击特征后方的删除不需要的负向行为类型。
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
排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 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
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