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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
project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID workspace_id 是 String 工作空间id 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户token，获取方式请参见获取用户Token 请求参数 表3 请求Header参数
参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 scene_id 是 String 场景id。 workspace_id 是 String 工作空间id。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type
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
是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 workspace_id 是 String 工作空间id。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户token，获取方式请参见获取用户Token。 请求参数 表3
用户token，获取方式请参见获取用户Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 datasource_name 是 String 数据源名称，1-64位字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig
调用说明 推荐系统提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 父主题： 使用前必读
project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 workspace_id 是 String 工作空间id。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 category 是 String 场景类型： customize，自定义推荐 intelligent，智能场景
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
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IAM用户发起API请求时，该IAM用户必须具备调用该接口所需的权限，否则，API请求将调用失败。每个接口所需要的权限，与各个接口所对应的授权项相对应，
针对运行失败或者草稿状态的的智能场景支持进行重新编辑操作。您也可以通过执行删除操作，删除当前场景。 前提条件 已存在创建成功的智能场景。 编辑智能场景 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务 >智能场景”，进入智能场景列表页面。 单击智能场景列表中的目标场景名称，进入“个性化配置”详情页。
项目id，获取方式请参见获取项目ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json。 X-Auth-Token 是 String 用户token，获取方式请参见获取用户Token。
您可以根据业务需要，选择合适的召回策略。召回策略用于配置离线计算逻辑，通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。 各个召回策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐
参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 workspace_id 是 String 工作空间id。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json。
Service，简称OBS）进行数据源的存储。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。 人工推荐策略的候选集（可选）：您可以将人工编辑推荐结果的列表c
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。
在使用RES时，需注意以下使用限制。 建议使用支持的浏览器登录RES服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景，建议使用私有网络获取推荐结果。
用户报表：根据不同数据格式展示用户数据的类型、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。 百分位数：将数据进行排序，统计该数据在整个数据中所占的百分比。 图2 百分位数 分布统计：通过查看分布统计了解各参数下参数值的分布情况。如可以根据性别展示数据中的性别数据分布。可通过查看标签，了解数据中各种标签的分布情况。
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
用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。 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》。
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