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paces/testuuidxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx { "description" : "modify the workspace description", "name" : "workspace" } 响应示例 状态码： 200 OK {
longitude]。 否 context Json 动作发生的上下文信息，内容为json对象，也可作为行为表的扩展字段。例如，用户当前的设备id，ip地址等信息。 否 subSite String 行为发生的位置ID，比如，在首页推荐里面点击，在详情页里面浏览。 否 traceId String
“时间区间（天）”：配置为1，即可实现过滤用户近一天（预测请求的时间点前推24h）内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
longitude] 否 context String 动作发生的上下文信息，内容为json格式字符串，也可作为行为表的扩展字段。 例如，用户当前的设备id，ip地址等信息。 否 subSite String 行为发生的位置ID。例如，在首页推荐里面点击，在详情页里面浏览。 否 traceId String
错误码（请求成功时，不返回此字段）。 表4 workspaces 参数 参数类型 描述 created_at Long 创建时间。 description String 描述。 enterprise_project_id String 企业项目id。 enterprise_project_name
like：点赞，默认分数0.8 consume：消费，默认分数1 use：观看视频/听音乐/阅读，默认分数 0.6 download：下载，默认分数0.6 tip：打赏，默认分数1 subscribe：关注，默认分数0.7 负向行为： view：曝光，默认分数0.1 dislike：点衰/踩，默认分数0
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
最小长度：1 最大长度：64 enterprise_project_id 是 String 企业项目编号。 最小长度：1 最大长度：256 description 否 String 描述。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_success Boolean
是否必选 参数类型 说明 service_id 是 String 服务ID。 service_name 是 String 服务名称。 description 否 String 服务描述信息。 infer_type 是 String 服务类型，real-time表示实时服务。 status
最小长度：1 最大长度：64 data_config 是 DataConfig object 数据配置。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 表5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 Offline
错误码（请求成功时，不返回此字段）。 表4 workspaces 参数 参数类型 描述 created_at Long 创建时间。 description String 描述。 enterprise_project_id String 企业项目id。 enterprise_project_name
错误码（请求成功时，不返回此字段）。 表4 enterprise_projects 参数 参数类型 描述 created_at String 创建时间。 description String 描述。 id String 企业项目id。 name String 企业项目名称。 status Integer 状态。
匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数，如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。您可以单击进入“添加匹配特征对”页面进行配置。设置特征对的别名、根据全局特征信息文件匹配用户特征名和物品特征名，设置权重。 - 推荐个数 推荐给用户的物品最大个数。 10 行数 该值越大筛选相似项条件越严格。
job_name 是 String 训练作业名称，名称只包含数字、字母、下划线和中划线，长度为1-20位。如：rank-demo。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 spec_id 是 Int 训练作业选择的资源规格ID。在使用Model
数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。 父主题：
修改在线服务参数 打开高级选项，进行打散功能的配置，选取相应的属性即可完成配置。 “高级类型”：选择“打散”。 “打散”：选择“itemType”。itemType代表物品的类别，可以完成物品类别的打散，避免同一类的物品依次出现。 图2 配置打散参数 配置完成后，单击“确认”。 如果用户还未
图1所示。“RestClient”节点参数配置说明请参见“数据治理中心 DataArts Studio>用户指南>数据开发>节点> Rest Client”。 图1 作业监控及任务异常重新启动节点配置 对第一个节点进行查询作业详情的配置。查询作业详情参数请参见查询作业详情API。
新增作业配置 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”，进入“自定义场景”列表页面。 在自定义场景列表中，单击目标场景名称进入“自定义场景详情”页。 在目标策略页签下单击，在弹出页面选择目标策略，参考算法介绍及参数说明章节进行配置。 配置完成后单击“
服务名，计算引擎DLI用于推荐系统的离线计算和近线计算。 集群名称，选择“资源中心”绑定的DLI集群名称。 任务配置地址，在创建作业时， 会自动生成一个JSON格式的配置源文件，该文件存储在指定的OBS路径中，计算引擎可以通过读取配置源文件来进行离线计算。 资源名，指定DLI运行作业的资源规格。 存储平台 服务名
数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于增量数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。 操作步骤
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