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推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题： 自定义场景
提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行权限拆分，授权更加精细，可以精确到某个操作、资源和条件，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。 如果您要允许或是禁止某个接口的操作权限，请使用策略。 账号具备所有接口的调用权限，如果使用账号下的IA
景推荐和自定义场景推荐做好数据准备。 数据类型 当前RES支持创建数据源和导入近线数据。创建数据源的数据格式和近线数据导入的格式要求一致，包括用户数据、物品数据和行为数据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”和用于近线计算的“用户画像”数据。用户数据记录用户的属性信息，例如地域、爱好等。
用户在使用数据质量检测算子之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工程、排序算法、在线服务都会用到该文件。全局特征信息文件需要和画像中字段一致，其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段，TAGS为画像表中定义的带权重的标签，Context为上下文属性。该文件用于说
套餐包说明 RES服务支持按需和购买套餐包，根据用户选择使用的资源进行收费。一个完整的推荐场景需要下面三种资源，均为必选项。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
增加用户特征。单击特征后方的删除不需要的用户特征。 物品特征 列表中展示抽取的物品特征和参数类型，此特征会额外应用于所选字段的功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 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：
提供媒资，短视频、电商等行业的推荐系统解决方案，帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛，提升点击率、留存率和用户体验。 产品介绍 什么是RES 推荐系统应用场景 推荐系统产品功能 推荐系统基本概念 02 入门 使用推荐系统管理控制台快速搭建推荐服务，利用推荐系统的智能场景和自定义场景功能得到满意的推荐结果。
什么是RES？ 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。 父主题： 基础问题
Service，简称OBS）进行数据源以及黑白名单和用户数据的存储。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。 黑名单和白名单：黑名单和白名单的过滤配置，便于
离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 在推荐系统初始化阶段，需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS，完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传，此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题： 数据源
训练数据时间：训练数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比：生成的结果中，
选取训练规格，根据训练规格大小进行计费。 如果需要数据源停止计费，请先终止近线数据源的导入，删除对应数据源和对应OBS中的数据存储。 父主题： 计费相关
画像：画像分为用户画像和物品画像，分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录，将会按照用户ID或者物品ID去重。 前提条件 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。 已完成数据结构识别和人工复核确认。 操作步骤 在“执行步骤”页签，单击数据导入下的“执行”。
RES的离线数据源包括什么？ 离线数据包括如下几张表： 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题： 数据源
自定义场景 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？
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。 行为报表：行为报表展示各种行为类型以及该数据中此行为出现的次数。 画像查询：可以查询指定的用户或物品画像信息，包括静态和动态。 父主题：
每张表中填充的数据，必须符合推荐引擎的要求。 对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。 用户属性表 用户属性表记录用户的属性信息，例如地域、爱好等，属性名和属性值成对出现。 表2 字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 userId String 被推荐用户的唯一标识符。例如，用户的登录账号、imei号等。
itemType String 物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系，则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型，包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重，权重有默认分数，默认
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？ 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据会实时入库
阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指定自定义指标公式，如：A/(A+B)，参数A、B代表自定义参数的参数别名。只支持+、-、*、/。
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