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重新执行作业 通过调用API重新执行作业 通过DLF重新执行作业 父主题： 作业相关API
API（V1不推荐） 平台资源API 作业相关API 全局配置API 在线服务API
训练作业 新建训练作业 新建多个训练作业 查询训练作业 修改训练作业参数 删除训练作业 查询训练作业候选集 父主题： API
数据格式规范 推荐系统OBS文件夹规范 离线数据源 实时日志 全局特征信息文件 父主题： 用户指南（旧版）
权限管理 创建用户并授权使用RES RES自定义策略
用户指南（旧版） 准备工作 RES操作流程 管理资源 全局配置 离线作业 近线作业 在线服务 服务总览信息 数据格式规范
智能场景 猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 关联推荐的主要应用场景是什么？ 热门推荐的主要应用场景是什么？
配的场景提供智能推荐服务。 自定义场景 面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。 用户 推荐系统被推荐的对象，一般是指使用业务系统的客户。例如，某电商的客户。 物品 被推荐的内容，一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如，某视频网站的视频。
资源三部分，如图1所示。 图1 全局配置界面 全局配置功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 密钥认证 在使用RES之前，需要获取添加访问密钥，用于授权使用OBS、DLI、Cloudtable、ModelArts等服务，如果没有添加访问密钥，则无法调用接口。 获取访问秘钥并添加RES全局配置
隔10分钟保存一次排序模型到OBS，以供在线服务使用。 表13 optimize_parameters 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 type 是 String 优化器类型。现仅提供一种字段。 ftrl：指定为使用ftrl优化器。 initial_accumulator_value
01。需要在部署服务时与在线召回配合使用。格式如下：[{"name": "age","value": "中年","weight": 0.6},{"name": "sex","value": "男"}] online_override 否 Boolean 需要配置“online_tags”一起使用。表示在线
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： 兴趣属性，此特征将会用于统计用户的兴趣标签，并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。
如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器的可视化界面。通过管理控制台，您可以使用直观的界面进行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。 REST API RES提供REST形式的访问接口，您能够非常容易地从Web应用中访问RE
填写业务相关配置，详请参见过滤规则。 过滤规则设置完成后，单击“下一步”。 排序策略 排序策略是用于对召回策略生成的候选集进行二次排序。如果使用排序策略，需在特征工程中提交排序样本预处理，创建完成后才可以正常使用排序策略。 各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM
当不需要该数据时，您单击可以单击目标近线数据右侧的“终止”，对“执行”状态的数据终止导入。 当终止导入后，该数据无法正常使用，请您谨慎操作。 删除近线数据源 当您不需要使用已有的近线数据源时，您可以删除导入数据。 在数据源列表单击目标数据源名称，进入数据源详情页面。 在页面的“近线数据
单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS) 200 数据源个数 5 场景个数 10 单场景下推荐预测返回的结果集个数 20 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。配额查看及修改请参见关于配额。
推荐系统支持用户自定义场景和智能场景。智能场景根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。自定义场景面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。 商用 智能场景
是 String 作业状态。 resource 是 String 资源，现在支持DLI。 is_use 是 int 是否被使用： 1，被使用。 0，没有被使用。 type 是 String 训练作业类型。 示例 成功响应示例 { "jobs": [ { "job_id": "5d
是 String 作业状态。 resource 是 String 资源，现在支持DLI。 is_use 是 int 是否被使用： 1，被使用。 0，没有被使用。 type 是 String 训练作业类型。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "job":
叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 最大迭代轮数 模型训练的最大迭代轮数，默认50。
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