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排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算
rank_conf参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 model_path 否 String 排序策略生成的模型在obs的文件路径。 etl_uuid 否 String 特征工程中生成排序训练样本生成的uuid。 is_attrWeight_rank 否 Boolean 是否配置属性排序。 表10
相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。 数据质量管理 选择并配置推荐业务 智能场景 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景简介 自定义场景
流程配置信息，请参见表5。 rank_uuid 否 String 排序策略生成的uuid。 feature_uuid 否 String 预处理的离线处理生成的uuid。 filter_uuid 否 String 过滤规则生成的uuid。 表4 rules参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
管理计算资源 计算资源DLI服务，添加的计算资源需根据实情情况进行合理分配。开通DLI集群大小就是根据业务需求对集群进行扩容缩容，计算资源最多设置5个。计算资源支持的操作包括： 创建计算资源 编辑计算资源 删除计算资源 创建计算资源 登录RES管理控制台，在“全局配置”页面的计算资源区域，单击“创建”添加计算资源。
细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立，复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 操作步骤如下： 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“离线作业”下的目标推荐作业，进入作业列表。
效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息。
computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。 config_load_path 是 String 所选配置生成的文件在OBS上的存储路径。 表4 platform_parameter 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 cluster_name
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。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可完成对任务状态的监控，并且可以根据任务状态决定是否需要重新执行任务。 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：
UserCf，用户协同过滤召回作业 WeightBehavior，综合行为热度召回作业 Filter，历史行为过滤作业 AutoPreRank，智能ETL参数生成作业 ETL，离线特征工程作业 LR，LR作业 DEEPFM，DEEPFM作业 AutoGroup，AutoGroup作业 StreamRank，在线训练作业
UserCf，用户协同过滤召回作业 WeightBehavior，综合行为热度召回作业 Filter，历史行为过滤作业 AutoPreRank，智能ETL参数生成作业 ETL，离线特征工程作业 LR，LR作业 DEEPFM，DEEPFM作业 AutoGroup，AutoGroup作业 StreamRank，在线训练作业
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提交排序任务API 功能介绍 用于提交排序训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/rank-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
Long 年龄。 否 gender String 性别。取值为： male female unknown 否 location Json 根据业务而设定的用户关注的地理位置信息。如常驻地，精度维度格式：{"lat": latitude, "lon": longitude }。例如："location":
"HOT_REC_OFFLINE_CANDIDATES", "dataType": "CANDIDATES_SET", "description": "特定行为热度推荐算法生成的候选集" } ], "input_data": [ { "dataType": "USER_BEHAVIOR", "description":
数据，生成画像和宽表。 确认完成单击“执行”，待状态为“已完成”时，生成推荐系统内部通用的画像和宽表数据。 执行完成在页面下方会生成数据相关报告。 “数据导入报告”，显示数据“类型”、“总条目数”、“合法条目数”、“非法条目数”、“重复度”和“合法率”信息。 类型包括生成的用户、
智能场景和自定义场景如何收费？ 各场景是按需计费，根据您选择的不同规格，价格不同。训练作业运行一次，根据此次运行时耗费的资源进行计费。当该场景作业处于结束状态，如“运行失败”状态，将停止计费。 每“执行”一次训练作业，都会产生计费，“运行中”的场景均处于计费中。 父主题： 计费相关
智能场景简介 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习
用户产生的行为需要得到即时的反馈，同时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。
数据路径选择完成后单击“立即创建”。 离线数据源创建完成后，在数据源列表页面单击目标数据源名称进行数据质量管理，具体操作请参见推荐系统用户指南>数据源质量管理，完成数据探索并生成数据质量报告，此步骤完成后创建的数据源才可用。 步骤3：创建智能场景 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”，默认进入“智能场景”列表。
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