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参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 请求消息 请求参数请参见表2-请求参数说明。 表2 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 type 是 String
该接口用于停止正在计算中的作业。 URI DELETE /v1/{project_id}/terminate-job/{job_id} 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 job_id 是 String 修改的作业ID。 请求消息 具体详见提交对应作业的请求体。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
订阅服务 功能介绍 该接口用于订阅共享的服务。 URI POST /v1/{project_id}/infer-services/{service_id}/share 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
通”、“停止”、“删除”等操作。您也可以通过单击在线服务名称查看在线服务的详细信息。 编辑服务 用户可以通过“编辑”在线服务修改该参数信息进行计算。生成的数据会覆盖原来的在线服务计算生成的数据。“部署中”的在线服务不支持编辑。操作步骤如下： 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表。
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 type 是 String 查询镜像的类型, 可选infer, rank, nlp。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称
可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。
计算资源配置 增加计算资源 更改计算资源 删除计算资源 查询计算资源列表 按类型查询计算资源 获取资源列表 父主题： 全局配置API
参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 是 Boolean
属性对。 表31 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表32 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
特征名称：值为时间戳(10位)的特征的名称，任务会根据此特征对候选集进行排序。 推荐天数：推荐数据的时间段，该时间段从当前开始往前推N天，默认15天。 默认热度排序。 候选集最大长度 生成候选集的最大长度，每次计算更新的候选集中的个数不会超过最大值。 默认50。 候选集的召回策略 召回候选集的策略。
算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务，否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”：设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重，目前支持按行为权重去重（
URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 type 是 String 查询训练作业的类型retrieval、filter、etl、ranking、nearline、standard、evaluation。
序相关得分的权重值。 融合方式：当同时选择点击率预估和综合排序进行重排序时，汇总分数时的统计方式。根据数值属性的大小顺序（ORDER）或者绝对值进行权重累加（ABS）统计。 高级类型选项 打散 打散是指推荐的结果集中根据客体的选择的字符串类型的属性进行打散，避免推荐结果集过于集中，增加推荐结果的新颖性。
Service，简称OBS）进行数据源的存储。因此，在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶，然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括： 离线数据源：包含用户类数据，物品类数据，行为数据以及推荐候选列表。 人工推荐策略的候选集（可选）：您可以将人工编辑推荐结果的列表c
online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务； indicators 是 List 请参见表3，需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。 end_time 是 Long 被统计数据的终止时间戳。 interval 是 Double
新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务的详细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立，复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 操作步骤如下： 登录RES管理控制
响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 是 Boolean 是否成功。 job 是 Object 请参见表3，返回的作业信息。 表3 job参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 job_id 是 String 训练作业ID。 job_name 是 String
match_infos 进行召回匹配的参数配置，即搜索的匹配信息。 label：客体的属性名称（可为字符串或字符串数组类型）。 value：相应的属性值。 weight：该属性值的匹配权重，多个匹配条件做加权汇总后按分值从大到小给出候选集。 filter_info 搜索的过滤信息。 black_list：客体需要过滤的黑名单。
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