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属性对。 表31 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表32 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
属性对。 表32 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表33 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
输出流DIS通道名称。该通道用于存放由行为数据和画像库计算生成的排序预处理数据，以供模型训练。通道中的数据属于流式训练作业产生的中间数据，使用者只需指定通道名称，无需往该通道发送或获取数据。 starting_offsets 是 String 读取DIS数据的起始位置，LATEST表示从最新的数据开始读取。 表10 data_source_config
topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型：用户感兴趣的行为类型。 权重值：行为的初始权重。 衰减系数：用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间：用户配置的行为发生时间与当前时间的间隔，以小时为单位。系统只处理在该时间范围内的行为记录。 基于用户相似度的实时召回 基于用
strings 需要置顶的候选集列表。 表36 AttrPairRules 参数 参数类型 描述 attr_pairs Array of AttrPair objects 属性对。 表37 AttrPair 参数 参数类型 描述 party_a String 被推荐对象的属性名。 party_b
看了某个物品的时候，会推荐最相似/最相关的物品。 “基于物品推荐用户”：某些物品的属性、描述很相似，或者经常被一起购买。如房产平台会计算物品之间的相似或关联程度，当用户查看某个物品的时候，会推荐同时拥有该类型房源的房产经纪人。 服务类型 选择您需要的服务类型。 “推荐引擎”：推荐
配置过期时间实现新闻的过期下架 在新闻推荐等对物料的时效性要求较高的场景，可配置物料的过期时间expireTime，设置每一条新闻的有效期，使新闻在有效期内实现可推送，超过有效期，不会被推送。 表1 物品数据中expireTime字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 expireTime
属性对。 表30 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表31 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 推荐系统的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 推荐系统的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京四
strings 需要置顶的候选集列表。 表31 AttrPairRules 参数 参数类型 描述 attr_pairs Array of AttrPair objects 属性对。 表32 AttrPair 参数 参数类型 描述 party_a String 被推荐对象的属性名。 party_b
属性对。 表31 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表32 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
属性对。 表30 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表31 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
属性对。 表30 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表31 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
属性对。 表30 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表31 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
查询训练作业 功能介绍 查询resource_id（数据源id或场景id）下的指定类型的作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{r
推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 推荐引擎是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 排序引擎是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。 父主题： 自定义场景
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。
序相关得分的权重值。 融合方式：当同时选择点击率预估和综合排序进行重排序时，汇总分数时的统计方式。根据数值属性的大小顺序（ORDER）或者绝对值进行权重累加（ABS）统计。 高级类型选项 打散 打散是指推荐的结果集中根据客体的选择的字符串类型的属性进行打散，避免推荐结果集过于集中，增加推荐结果的新颖性。
推荐系统（Recommender System，简称RES）基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 父主题： 基础问题
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。 召回策略 召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、
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