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修改数据源内容 功能介绍 修改指定数据源的配置内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/data-sources/{datasource_id} 表1 路径参数
在作业列表中，刚创建的离线作业“状态”为“计算中”，当离线作业的“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，检测完的数据将使用于离线作业。当离线作业的“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 父主题： 离线作业
更新自定义场景内容 功能介绍 更新自定义场景的内容信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/scenes/{scene_id} 表1 路径参数 参数 是否必选
更新智能场景内容 功能介绍 更新智能场景的内容信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/intelligent-scenes/{scene_id} 表1 路径参数
配置过期时间实现新闻的过期下架 在新闻推荐等对物料的时效性要求较高的场景，可配置物料的过期时间expireTime，设置每一条新闻的有效期，使新闻在有效期内实现可推送，超过有效期，不会被推送。 表1 物品数据中expireTime字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 expireTime
宽表条目数，行为数据去重以后的数目。 user_complete_degree Double 用户齐全度，一条行为中的用户是否在产生这条行为的时候拥有画像。 item_complete_degree Double 物品齐全度，一条行为中的物品是否在这条行为产生的时候拥有画像。 bhv_count
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
数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初
辑策略内容；也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体创建步骤请参见：创建自定义策略。本章为您介绍常用的RES自定义策略样例。 RES自定义策略样例 示例1：拒绝用户删除作业 拒绝策略需要同时配合其他策略使用，否则没有实际作用。用户被授予的策略中，一个授权项的作用如果
在指定工作空间下面创建智能场景。 查询场景详情 查询指定场景的详情。 查询场景列表 查询当前工作空间下的场景列表。 更新自定义场景内容 更新自定义场景的内容信息。 更新智能场景内容 更新智能场景的内容信息。 删除场景 该接口用于删除场景，删除之后不能恢复，请您谨慎操作。 训练作业 新建训练作业 新
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
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。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如推荐系统的具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用推荐系统API之前，请确保已
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。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。
修改在线服务参数 功能介绍 修改指定在线服务的元数据内容。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI PUT /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance/{job_id}
置调度的时间间隔。 基于用户的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐采用经典算法基于用户的协同过滤(UserCF)进行召回。基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对物品的喜欢（如购买，收藏，内容评论或分享），并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同物品的态度和
用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。 每张表的表结构必须符合推荐系统的要求，列名和字段类型需要和规范中保持一致（参考下面的表结构说明）。 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。
关联推荐的主要应用场景是什么？ 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。 父主题： 智能场景
推荐系统提供了重新执行作业的API，用来将任务以相同的配置重新执行一次，实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，通过拖拽的方式完成配置。具体操作步骤如下：
基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。 获取推荐结果 父主题： 智能场景
为账号充值 当您使用RES时，建议您先为您的账号充值，确保账号有足够余额可以正常使用RES，具体操作请参见如何给华为云帐户充值。如果您账号里有足够的余额，可略过此部分内容。 父主题： 准备工作
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