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提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。
称。 综合排序 综合排序即根据客体和主体的相关属性进行重排序处理。 属性匹配，单击添加匹配特征对，如用户特征名为city，物品特征名选择tags，权重值设置为1，其意思为根据选定的主体和客体相关属性对的匹配情况累计权重值。 数值比较，单击添加属性权重，在下拉列表中选择属性名称，设
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 面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。
中的数据类型信息组成的数据格式的列表，其中属性值或属性权重可以不提供，权重信息不提供的场景下采用默认值“0.01”。需要在部署服务时与属性匹配重排序配合使用。格式如下：[{"name":"age","value":"中年","item_data_type":"strArray"}
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。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。 召回策略 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
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 面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。
人工录入候选集地址obs地址，格式为xx//xxx ， //后边不能包含.[^?*<>|\":]等特殊字符，最大长度256字符。 基于属性匹配的召回策略 表26 BehaviorsWeight参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 portrait_storage 是 JSON
功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 推荐系统2.0全新上线 推荐系统支持用户自定义场景和智能场景。智能场景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。自定义场景面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。
基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于属性匹配的召回策略 配置召回策略操作步骤如下： 在“创建组合作业”页面，配置完资源选择参数之后，进入“召回策略”页签，单击“添加召回策略”，根据业
可传入不同类型的标签信息（如人工标签，关键词标签等）。 此标签体系需与物品标签体系相同。如果无历史兴趣标签，则无需传入此字段。推荐系统将会根据特定行为匹配的标签进行计算并完成更新。 说明： 传入TAGS字段会直接覆盖原程序中已计算出的兴趣标签权重。 否 CONTEXT Json 用户上下文信
无权执行此操作 请联系管理员。 401 RES.5508 Basic Error ProjectId和Token不匹配 请确认该ProjectId和Token是否匹配。 500 RES.2001 Basic Error 一个场景中的作业名称不能重复 请更换场景名称。 500 RES
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
基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于特征匹配的召回策略 基于UCB的召回策略 近线召回 基于物品相似度的实时召回 基于用户相似度的实时召回 在“创建自定义场景”页面，进入“召回策略”
排序策略 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。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM
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。
兴趣宽度 生成候选集中的兴趣宽度，值越小候选集中的类型越少。 说明： 选择兴趣宽度数量对应的，权重值最高的兴趣标签个数进行检索，得到与标签匹配的物品候选集。 默认3。 全局特征信息文件 用户在使用近线策略之前，需要提供全局特征信息文件，该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、
全局指标配置 功能介绍 该接口用于提交全局指标配置。 URI POST /v1/{project_id}/global-setting 参数说明请参见表1-URI参数说明。 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。
获取全局配置指标 功能介绍 该接口用于获取全局配置指标。 URI GET /v1/{project_id}/global-setting?scene-id={scene_id} 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id
提交组合作业 功能介绍 该接口用于提交组合作业进行离线计算，并完成对应策略的候选集生成。 URI POST /v1/{project_id}/training 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
绑定依赖资源 功能介绍 该接口用于绑定推荐系统所需的平台资源，绑定后可用于离线、近线、排序等作业的运行。 URI POST /v1/{project_id}/resources 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id
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