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特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之间是独立
猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景
请求是否成功。 message string 响应返回消息。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 示例 成功响应示例 { "is_success": true,
进入“新增访问密钥”页面，输入当前用户的登录密码，通过已验证手机或已验证邮箱进行验证，输入对应的验证码，如图4所示。 图4 新增访问密钥 单击“确定”，根据浏览器提示，保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件，即可查看访问密钥（Access
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：
灵活配置物品状态和过期时间，保障有效性和实效性 配置物品status状态，完成物品的上下架 配置过期时间实现新闻的过期下架
API查询列表的接口返回结果是否支持分页？ API查询列表的接口不支持分页。 父主题： 基础问题
根据企业用户的职能，设置不同的访问权限，以达到用户之间的权限隔离。 将RES资源委托给更专业、高效的其他华为云帐号或者云服务，这些账号或者云服务可以根据权限进行代运维。 如果华为云帐号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用RES服务的其它功能。
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》。
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。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如推荐系统的具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。 在调用推荐系统API之前，请确保已
通过创建组合作业，用户可以根据配置的策略规则进行离线计算得到不同策略的候选集ID，来进行在线流程计算，得到用户满意的推荐结果。组合作业具体实现请参见图1。 图1 组合作业 创建组合作业主要包括如下设置： 基本配置 资源选择 召回策略 过滤规则 排序策略 预览配置 基本配置 基本配置主要包括设置组合作业的名称和描述。
待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征，对不同类型的特征进行相应的处理，处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。 [{ "feature_name": "age", "feature_type":
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：
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。
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
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
List[Int] 特征向量之间使用神经网络核来计算相互关系时，该神经网络的结构。每一层的节点数取值范围为[1,100]，深度不超过5层。默认40,5。 是否移除因子分解机 (is_drop_fm) 是 Boolean 是否移除模型架构中的因子分解机部分，值为True则蜕变为带有核函数的DNN。取
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。
itemType 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
浏览或者曝光过的物品。 “行为类型”：配置“view”和“click”。 图2 配置过滤条件 配置完成后，单击“确认”。 如果用户还未创建自定义场景，可以在创建自定义场景时，配置“在线服务”相关参数。可以参考创建自定义场景进行创建，“在线配置”参数可参考3进行配置。 获取推荐结果
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