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是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ RES提供了可用来测试的全量数据，包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试，可参见智能场景（猜你喜欢）。 自定义场景的样例测试，可参见自定义场景（热度推荐）。 父主题： 基础问题
该路径不能包含中文。 深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明
PFM、PIN这五种算法的数据处理互相通用。 训练集测试集划分方式 按时间或者比例来划分训练集测试集。 “TIME” 训练数据时间：训练数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。
使用用区域和可用区来描述数据中心的位置，您可以在特定的区域、可用区创建资源。 区域（Region）：从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region
子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。 单击
分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0
获取推荐结果 智能创建完成，运行成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示状态正常。您可以通过预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 如果近线数据源有更新，需要重新调度召回策略，才会有对应的推荐结果。 预测 登录RES管理控制台，在左
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 界面预测 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。
Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率 (
“个数比例”：个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。 开启调度 开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。
测请求进行测试。 在“自定义场景”列表页面，单击目标场景名称，进入“自定义场景详情”页面。 单击“预测”页签，进入预测页面。 预测方式选择“代码”，在“预测代码”部分输入预测代码。单击“预测”，右侧出现排序后的预测结果。 由于此处是测试服务，为保证测试效果，此处选用测试数据中的用户ID进行预测，建议为user894。
33 测试数据起始时间 (test_data_start_time) 否 Long 测试数据起始时间。 divide_by_time_or_rate为TIME时必填。取值不大于行为数据中的最大时间且不大于test_data_end_time。如：1541987933 测试数据终止时间
通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region，通用Region
divide_type 是 String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate 否 Double 测试数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 表19
Studio>用户指南>数据开发>节点> Rest Client”。 图1 重新执行作业节点配置 使用DLF时，无需进行鉴权。 单击“保存”后，进行“测试运行”。确保功能正常。 在页面右侧，单击“调度配置”，根据需求设置任务的调度周期及其他参数。 在页面作业，选择“运维调度>作业监控”，单击
具体说明如下： 推荐引擎 推荐引擎用于对RES召回策略跑出来的候选集结果进行融合过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提供自然语言处理工具，可用于关键词提取和命名实体识别。 排序 排序服务允许用户提供自己的候选集，使用RES的排序策略进行排序。 前提条件 已经有计算成功的离线作业并且已经生成候选集UUID。
序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。 特征工程，特征处理多样化，支持自定义特征散列等。 丰富的推荐策略，提供丰富的召回、过滤、排序算子。
FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景，建议使用私有网络获取推荐结果。
描述 divide_type String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate Double 测试数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 表21 DeepLearingParam
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