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index_region_num 否 Integer 索引表预分区个数。只有特种工程中，初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子需要使用索引表预分区个数，其他离线算子因为不生成索引表不需要此参数。 示例 请求示例 { "job_name": "yyn-test", "job_description":
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。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。 全流程自动化，批/流训练结合，稳定可靠。
击设置数据参数。 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。 默认选择初始格式 时间选择 时间选择包括数据时间和行为时间跨度。
离线计算逻辑，通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。 各个召回策略的详细介绍请参见： 基于综合行为热度推荐 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
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算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。 获取推荐结果
ItemCF 基于用户的协同过滤推荐 UserCF 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 AlsCF 基于历史行为记忆生成候选集 HistoryBehaviorMemory 人工录入生成候选集 ManualInput sorting 逻辑斯蒂回归 LR 因子分解机 FM 域感知因子分解机 FFM
设置手机号、短信验证码、账号名、密码并勾选“我已阅读并同意《华为云用户协议》和《隐私政策声明》”，单击“同意协议并注册”。 页面提示注册成功后，系统会自动跳转至您的个人信息界面。 参考实名认证完成个人或企业帐号实名认证。 父主题： 准备工作
作可以将离线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。经过数据质量检测来确保数据的合法性。 数据结构介绍 数据结构步骤的主要目的是读取用户上传的离线数据，解析用户特征和物品特征中每一个属性的数据格式、统计所有行为，然后保存解析生成的数据格式。 前提条件 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。
10 过滤历史记录 生成的候选集中是否过滤历史记录，如需要过滤历史记录，则开启此项。 默认关闭。 候选集的排序策略 生成候选集的排列规则，其排列顺序包括： 随机排序：不对候选集排序。 热度排序：根据物品属性表里的物品热度排序，由基于行为数据的用户画像更新生成，热度越大排序越靠前。
召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 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。
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
画像-物品画像-标准宽表生成算子作业输出的数据，用户属性来自于公共配置的全局特征信息文件。如过滤籍贯是广东且性别为男性的用户。 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
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。 数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。 统计间隔（天）
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、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 特征工程 特征工程常
解绑”。只有已绑定状态的服务资源支持“解绑”。 在弹出的确认对话框中，单击“确定”完成资源解绑。 已创建的作业和服务不会因为资源解绑影响计算和推荐结果。 直接解绑DLI，不会自动删除创建的DLI跨源连接。您需要在DLI管理控制台进行操作。 解绑资源不会删除对应的集群和数据，您需要去服务对应的管理控制台进行删除。 父主题：
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
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
RES支持哪些自定义策略？ 重新运行被在线服务所引用的召回策略，是否需要重新部署在线服务？ 在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ 自定义场景关闭后，为什么会自动启动？
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
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