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您可以在RES管理控制台的总览页查看服务的最新动态、了解作业状态、快捷创建服务。 登录RES管理控制台，单击左侧导航栏上的“总览”，进入总览页面。 总览界面包括“最新动态”、“视频教程”和“常用链接”，如图1所示。其中，在最新动态可查看所创建“离线作业”、“近线作业”和“在线服务”的名称、状态和创建时间。
算子作业输出的数据，物品属性的名称来自于公共配置的全局特征信息文件。如过滤产品颜色为红色且产品品牌为华为的物品。 排序方式 “点击率预估” 特征工程：排序数据来源于排序算子作业产生的候选集。单击“选择”获取排序策略的任务别名和UUID。 模型文件路径：排序策略生成的模型存储路径。
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
是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ RES提供了可用来测试的全量数据，包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试，可参见智能场景（猜你喜欢）。 自定义场景的样例测试，可参见自定义场景（热度推荐）。 父主题： 基础问题
RES服务根据用户使用的不同资源分别进行收费。 计费支持区域：华北-北京四。 由于RES使用的离线数据需存储在OBS中，数据存储产生的费用，请参见《OBS价格说明》。 表1 推荐系统计费项说明 计费项 说明 存储资源 应用于物品画像和用户画像的存储计费，对用户和物品的总条目数统计进行收费。
特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策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
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。
创建的场景是否会立即发布？ 新创建的智能场景和自定义场景不会立即发布。 在新创建的场景中，需要完成相关推荐配置才能完成整体场景的创建。配置完成的场景处于待发布状态，需要在场景列表页面对目标场景执行“发布”操作，才能运行场景中涉及的作业，完成场景的发布。 父主题： 基础问题
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
代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID、推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者
如何查看RES正在收费的作业？ 在RES管理控制台，单击左侧菜单栏的“总览”，您可以在“总览”区域查看智能场景和自定义场景中处于“运行中”状态的作业。再根据实际情况进入对应管理页面，“终止”或“删除”对应场景停止收费。 父主题： 计费相关
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
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，
在使用RES时需使用到其他的资源，因此需要先开通相关服务才可以正常使用RES。包含服务如下： 开通计算引擎DLI、ModelArts 存储平台CloudTable （可选）数据接入资源DIS 各服务的计费请参见：产品价格详情。 开通计算引擎DLI、ModelArts DLI用于推荐系统的离线计算和
项目ID还用通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects/”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。 响应示例如下，其中“projects”下的“id”即为项目ID。
在RES管理控制台界面，资源中心列表中会提供当前账号创建的DLI集群、CloudTable开启IAM认证的集群和DIS通道供用户选择进行绑定或解绑。 背景信息 绑定资源之后，将该资源应用于RES的作业训练及在线作业获取推荐结果。 解绑资源完成资源释放，已经解绑的资源不再应用于RES的相关计算。 已开通计算引擎
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
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：
推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 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。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可完成对任务状态的监控，并且可以根据任务状态决定是否需要重新执行任务。
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
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