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参考数据源管理进行创建。 配置“在线服务”参数 如果用户已经创建自定义场景，可以直接修改“在线服务”相关参数。 选择已经创建的自定义场景，单击名称，进入到自定义场景详情页。 单击已经创建的在线服务名称下面的“编辑”，进入编辑页面。 图1 修改在线服务参数 修改“过滤（黑名单）”下面的参数。
配置“在线服务”参数 如果用户已经创建自定义场景，可以直接修改“在线服务”相关参数。 选择已经创建的自定义场景，单击名称，进入到自定义场景详情页。 单击已经创建的在线服务名称下面的“编辑”，进入编辑页面。 图1 修改在线服务参数 打开高级选项，进行打散功能的配置，选取相应的属性即可完成配置。 “高级类型”：选择“打散”。
召回策略成功，继续单击“下一步”，跳过可选步骤过滤策略和排序策略，进入“在线服务”页面，进行在线服务的配置。 在“在线服务”配置页面，进行在线流程配置，配置完成后单击“创建并完成”。 “在线流程”：自定义在线流程名称，此样例命名为“hot-flow”。 “推荐候选集”：选择步骤3
自定义场景关闭后，为什么会自动启动？ 在创建自定义场景时，如果设置了自动召回策略，且此召回策略关联了在线服务，就会自动运行场景实例。用户可关闭召回策略，或者在在线服务中删除依赖的这个策略。 父主题： 自定义场景
排序策略-近线排序策略 近线排序策略用于对在线实时数据排序。如果使用在线排序模型，需在排序策略-近线特征工程中创建完成后才可以正常使用排序策略。 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：
推荐系统对离线数据进行质量检测，然后将检测合格的数据通过特征工程处理为可用于召回策略、过滤规则、排序策略、近线策略的数据。通过上述作业训练出可用于在线服务的推荐候选集。当在线作业运行完成，您可以通过效果评估检测推荐结果。 使用推荐系统 推荐系统操作流程 准备工作 创建华为云账号 进行服务授权 数据源 准备离线数据
Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。 表1 逻辑斯蒂回归参数说明 参数名称
约束与限制 您能创建的在线服务的数量与配额有关系，具体请参见关于配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
窗口间隔（秒） 近线策略处理的窗口间隔，单位为秒，10代表每隔10s进行一次算。 10s。 算子参数 在线服务名：使用的在线服务的名称。该在线服务需满足前提条件的要求。 流程名：在线服务对应的在线流程名称。 异常数据输出路径：单击右侧的按钮，选择数据在OBS中的存放路径，此路径下会记录不符合任务要求的输入数据。
请求消息体 请求消息体通常以结构化格式发出，与请求消息头中Content-type对应，传递除请求消息头之外的内容。若请求消息体中参数支持中文，则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同，也并不是每个接口都需要有请求消息体（或者说消息体为空），GET、DELETE操作类
online_job_uuid 是 String 关联的在线服务的uuid。 flow_name 是 String 关联在线服务的其中一个在线流程的名称。流式训练作业所需的行为参数、模型文件路径、数据预处理信息等参数会从指定的在线服务的在线流程中获取。 online_training_config
功能包括：数据源。 在线服务：用于推荐系统在线推理，获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算资源分为“计算型CPU(1U4G)实例”、“计算型GPU(P100)实例”、“计算型GPU(V100)实例”3种类型。存储资源支持“画像存储（一百万）”。在线服务支持“在线并发9000TPS-时
式。 数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。 统计间隔（天） 统计间隔，以天为单位，每隔多少天计算一次指标，大于0。 在线服务 选择已发布的在线服务进行推荐效果指标计算。 结果保存路径 效果评估结果在OBS的文件输出路径。 指标 推荐服务效果评估指标，通过指标后的下拉框选
全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features
res:job:get √ √ 新建在线服务 POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/service-instance res:job:add √ √ 查询在线服务详情 GET /v2
读取配置源文件来进行离线计算。 资源名，指定DLI运行作业的资源规格。 存储平台 服务名称，CloudTable作为存储平台，用于用户推荐在线数据和推荐候选集的存储。 集群名称，选择“资源中心”绑定的CloudTable集群名称。 表名，存储的表格名称。 过滤规则别名 自定义过滤
场景式推荐 提供多维度的场景推荐，含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐，一键式操作，降低客户接入门槛。 近线处理能力 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。
略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id
基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。
使用于在线服务，为用户生成推荐列表。当作业“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。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的
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