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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，
attr_values_a 否 Array of AttrValue objects 被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b 是 Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表39 AttrValue 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是
attr_values_a Array of AttrValue objects 被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表40 AttrValue 参数 参数类型 描述 name String 属性名称。
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TPS每小时话单计费值由配置TPS和真实TPS共同决定，当配置TPS<真实TPS时，按照真实TPS计费。当配置TPS>真实TPS时，按照配置的TPS进行计费，即有效TPS为配置TPS和真实TPS的最大值。 例如：当系统DAU为10W，并且推荐接口在登录首页时触发，在线服务一般可配置为10TPS。
在自定义场景详情页面发布：单击自定义场景列表中的目标场景名称，进入自定义场景详情页，单击页面右上角的“发布”。 在“发布场景”页面确认自定义场景作业运行的配置规格单击“是”。 修改自定义场景信息需要执行发布操作才可以同步数据。 发布场景会覆盖之前数据，请谨慎操作。 终止自定义场景 登录RE
服务名：添加已经进行资源绑定的DIS资源。 输入流位置：行为数据流的输入配置。将实时近线任务需要的实时物品日志数据添加到输入流指定的DIS通道中，推荐系统通过读取该数据进行近线计算。 通道名称：DIS的数据通道名称，不同类型的数据需要创建不同的通道。 起始位置：读取DIS数据的起始位置，lat
查询作业列表 功能介绍 该接口用于查询作业列表。 可支持查询作业的类型包括：组合作业、召回作业、过滤作业、特征工程作业、排序作业、近线作业和效果评估任务。 URI GET/v1/{project_id}/jobs?type={type}¤t-page={current
景推荐和自定义场景推荐做好数据准备。 数据类型 当前RES支持创建数据源和导入近线数据。创建数据源的数据格式和近线数据导入的格式要求一致，包括用户数据、物品数据和行为数据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”和用于近线计算的“用户画像”数据。用户数据记录用户的属性信息，例如地域、爱好等。
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：
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
在“流水账单”列表页，罗列该帐号下各种产品类型，每个任务产生的费用详细。您可以单击“操作 > 详情”，查看使用量详情。可拖动详情下方的进度条，查看“使用量”、“应付金额”等信息。 图1 流水账单 在“明细账单”列表页，罗列了该帐号下各种的资源的计费模式、使用量和单价等信息。可以按账期、统计维度和统计周期筛选查看明细账单。
在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ RES从全局角度计算在线服务获得推荐的调用次数，不区分每次调用的用户。例如A用户调用请求推荐接口是每秒5次，B用户调用请求推荐接口每秒5次，当A用户和B用户同时调用此接口时，总的获得推荐的调用请求为A用户和B用户之和，即5+5=10。 父主题：
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。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0
按钮，在弹出的对话框中进行确认。 物品画像实时导入 通过SDK导通道中存储的物品画像实时数据。在“物品画像实时导入”右侧，单击打开按钮，在弹出的对话框中进行确认。 行为数据实时导入 通过SDK导入通道中存储的行为数据。在“行为数据实时导入”右侧，单击打开按钮，在弹出的对话框中进行确认。
应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、
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
创建效果评估可以对服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估作业 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”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击“运行中”状态的目标场景名称，进入详情页。 单击“效果评估”页签，单击目标类型作业进行参数配置，请参见表1。
查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格，实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时，需要提供此信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数
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