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推荐系统（Recommender System，简称RES）基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 父主题： 基础问题
用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。 用户 推荐系统被推荐的对象，一般是指使用业务系统的客户。例如，某电商的客户。 物品 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。
推荐系统（Recommender System，简称RES） ，基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法，不绑定客户的运营场景，客户可以在华为云上根
目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况，因此在可预见的并发规格中，建议填写实际并发的规格，推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源，避免峰值的到来。 如果需要更多的规格，请您提工单联系工程师解决。 父主题： 基础问题
义推荐策略，可以基于RES提供的多种召回、排序算法等进行自定义的推荐场景创建。 本章节介绍热度推荐场景的搭建样例，该场景常见于电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配置和计算，即可完成典型的热度推荐功能，通过RES内置综合行为热度排序
欢迎使用推荐系统（Recommender System，简称RES） 。基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如推荐系统
和终端节点中查询所有服务的终端节点。 推荐系统的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 推荐系统的终端节点 区域名称 区域 终端节点（Endpoint） 华北-北京四 cn-north-4 res.cn-north-4.myhuaweicloud.com
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。 排序策略-离线特征工程 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。
数据质量是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据或者通用格式数据检测输入数据是否合法。 数据质量 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 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
您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。 如何选择区域？ 选择区域时，您需要考虑以下几个因素： 地理位置 一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。 在除中国大陆以外的亚太地区有业务的用户，可以选择“
“通用格式”：通用格式数据为经过特征工程作业生成的数据。 （可选）单击页面右侧“删除”，可以删除该算子。 设置完成后，单击“确定”。数据质量检测作业一般需要运行一段时间，请您耐心等待。您可以前往数据质量作业列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的离线作业“状态”为“计算中”，当离线
推荐系统（Recommender System），基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 免费体验 图说ECS 售前咨询 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转RES 01 了解 推荐系统（Recommender
照配置的TPS进行计费，即有效TPS为配置TPS和真实TPS的最大值。 例如：当系统DAU为10W，并且推荐接口在登录首页时触发，在线服务一般可配置为10TPS。 计费模式 RES目前提供按需、预付套餐包共2种计费方式。 按需购买：这种购买方式比较灵活，可以即开即停。 预付套餐包
URI-scheme：表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint：指定承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务不同区域的Endpoint不同，您可以从地区和终端节点中获取。例如RES服务在“华北-北京四”区域的Endpoint为“res
核对无误后，单击“完成”。当您通过在线服务列表查看在线服务的状态由“初始化”、“部署中”变更为“运行中”时即完成在线服务的部署。在线服务一般需要运行一段时间，根据您的数据量和资源不同，运行时间将耗时几分钟到几十分钟不等，请您耐心等待。 父主题： 在线服务
在“预览设置”页面，展示了创建作业的名称、资源信息、召回策略信息、过滤规则和排序规则详细信息。 预览结束后，单击“完成”，组合作业创建完成。作业一般需要运行一段时间，根据您的数据量和资源不同，训练时间将耗时几分钟到几十分钟不等。 您可以前往组合作业列表，查看作业的基本情况。在组合作业列
指定历史行为时间段，选取数据中最靠后的时间往前N天或N小时的行为数据计算用户偏好。 物品类别 是否需要根据category值对原始数据进行过滤。如新闻网站，category取值可能为娱乐、体育、时事等。 设置黑名单 设置黑名单列表。后续任务读取数据时，将会过滤掉指定的用户或物品的记录。文件格式为每个ID占据一行。
基于用户数据更新用户画像 基于物品数据更新物品画像 流式训练 （可选）在目标策略右侧，可单击“删除”，删除该策略。 策略设置完成后，单击“确定”。作业一般需要运行一段时间，请您耐心等待。 您可以前往近线作业列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的作业“状态”为“计算中”时，表示作业运
（可选）在目标策略右侧，单击“删除”，可以删除该策略。 具体策略的参数说明可单击上方策略名称进行查看，策略设置完成后，单击“确定”。作业一般需要运行一段时间，根据您的数据量和资源不同，将耗时几分钟到几十分钟不等。 您可以前往特征工程列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建
单值枚举型（string）：字符串型，每一个值都被当做是字符串来进行处理，大部分的特征值都属于这种类型； 单值数值型（numerical）：每一个值都是一个数值，一般需要对这种类型的特征值进行离散化处理以降低特征维度； 多值枚举型（strArray）：字符串数组型，每一个特征值都是一个不定长的字符串数组
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