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在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近，将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值，避免数据因为过期被过滤掉。
候选集兴趣宽度（值越大召回的候选集中不同类型的物品越多，值越小则召回的类型越单一）。若algorithm_type为NEARLINE_UPDATE_USER_CANDIDATE_SET，则此字段必填。 time_name 否 String 物品数据中代表时间特征的字段名。若ran
String 物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系，则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型，包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重，权重有默认分数，默认分数代表该行为类型的
配置物品status状态，完成物品的上下架 在推荐系统中，有一种常见的场景，最终推荐列表是否展示无库存或者已下架商品。针对此场景，RES系统在物品表中提供status字段来实现物品的上下架。 参考准备离线数据源中的物品表字段介绍，status置为0，代表该物品可被推荐。status置为1，代表该物品
“YOUR_PROJECT_ID”为项目ID、“YOUR_REGION”为区域ID，获取方式请参见获取项目名称、项目ID、区域ID。 获取需要上传通道的ID（streamId）。 单击近线数据源的“详情” 图1 获取通道ID 上传实时数据，示例代码如下，其中，“streamId”的配置值要与步骤2中“通道ID”的值一致。
“YOUR_PROJECT_ID”为项目ID、“YOUR_REGION”为区域ID，获取方式请参见获取项目名称、项目ID、区域ID。 获取需要上传通道的ID（streamId）。 单击近线数据源的“详情” 图1 获取通道ID 上传实时数据，示例代码如下，其中，“streamId”的配置值要与步骤2中“通道ID”的值一致。
阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指定自定义指标公式，如：A/(A+B)，参数A、B代表自定义参数的参数别名。只支持+、-、*、/。
Postman界面 在Postman界面填写参数。 选择POST任务，将通过获取预测接口获取的调用地址复制到POST后面的方框。Headers页签的“KEY”值填写为“X-Auth-Token”，“VALUE”值为您获取到的Token（关于如何获取token，请参考获取用户Token），如图5所示。
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：
最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况，因此在可预见的并发规格中，建议填写实际并发的规格，推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源，避免峰值的到来。 如果需要更多的规格，请您提工单联系工程师解决。 父主题：
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
性别为男性的用户。 物品属性：指定在物品属性中需要过滤的字段，包含属性名和属性值。来源于画像数据，即特征工程中初始用户画像-物品画像-标准宽表生成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”
Basic Error 工作空间列表为空 请确认工作空间列表是否为空。 400 RES.3409 Basic Error 重复的key值 请检查key值是否重复。 400 RES.3410 Basic Error 不支持的key值({0}) 请检查的key值是否负荷文档要求。 400 RES
市用户，则属性名为city，属性值为一线城市。 item_attributes 是 List 需过滤的物品的属性（现只支持string和numerical特征的属性），例如：重量为0的物品，则属性名为weight，属性值为0.00。 表9 rank_conf参数说明 参数名称 是否必选
数据源类型有初始格式和通用格式可以选择。 “初始格式” 用户操作行为表：初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式” 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，********为用户登录密码，xxxxxxxxxx为project的名称，如“cn-n
线服务隔离的功能，达到不同角色用户信息隔离管理的目的。 如果您未开通企业项目管理服务的权限，您可以在RES创建自己独立的工作空间。 如果你开通了企业项目管理服务的权限，可以在创建工作空间的时候绑定企业项目，并在企业项目下添加用户组，为不同的用户组设置细粒度权限供组里的用户使用。 工作空间功能
件，后续的特征工程、排序算法、在线服务都会用到该文件。全局特征信息文件需要和画像中字段一致，其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段，TAGS为画像表中定义的带权重的标签，Context为上下文属性。该文件用于说明数据字段信息，以便推荐系统识别用户离线数据，通过特征工
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
数，提供不同的推荐服务。 推荐引擎 以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 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
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