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"author9" ] } 新闻上架时间1632212185（9月21日），5天后新闻过期，上报expireTime字段为1632644185（对应日期为9月26日），即可实现上架五天后，自动对新闻进行过期下架处理，不会被推荐。 父主题： 灵活配置物品状态和过期时间，保障有效性和实效性
去重（正向行为且权重越大的优先）和按时间去重（每天、每星期、每个月保留一条数据）。 “权重绝对值”：保留行为权重绝对值最高的一条数据。 “日期”：按照"时间类型"， 保留指定区间的一条最新数据。 时间类型 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重， 只保留每个时间区间内的
保留已有宽表 对结果保存路径中已有宽表数据的保留方式： 否，不保留任何已有的数据。 是，保留全部已有的数据。 覆盖，将相同日期下的数据覆盖掉，保留不同日期下的数据。 结果保存路径 行为-用户-物品（通用格式）的保存路径。 说明： 使用初始用户画像-物品画像-标准宽表生成的数据时，其路径具体到文件夹即可。
近线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以数据接入服务DIS中的数据为数据源，实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业，用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式，并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1
修订记录 发布日期 修订记录 2021-11-17 第二次正式发布。 下线北京一局点 2020-06-04 第一次正式发布。
RankETLFilter 参数 是否必选 参数类型 描述 filter_type 是 String 行为去重方式： abs_weight，权重绝对值 date，日期 time_type 是 String 时间类型： day，天 week，周 month，月 is_monday_first 否 Boolean
RankETLFilter 参数 是否必选 参数类型 描述 filter_type 是 String 行为去重方式： abs_weight，权重绝对值 date，日期 time_type 是 String 时间类型： day，天 week，周 month，月 is_monday_first 否 Boolean
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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
对结果保存路径中已有宽表数据的保留方式： new(否，不保留任何已有的数据) append(是，保留全部已有的数据) overwrite(覆盖，将相同日期下的数据覆盖掉，保留不同日期下的数据) 表11 rank_etl_parameters参数说明-LR、FM、FFM、DEEPFM、PIN排序预处理算子共用
RankETLFilter 参数 是否必选 参数类型 描述 filter_type 是 String 行为去重方式： abs_weight，权重绝对值 date，日期 time_type 是 String 时间类型： day，天 week，周 month，月 is_monday_first 否 Boolean
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创建自定义场景 自定义场景基于用户群体不同推荐场景的需求，提供了多种多样的推荐策略和算法，实现了端到端的自定义推荐场景搭建，使每一个推荐场景都能得到针对性的推荐效果提升。 前提条件 已经存在创建成功并完成数据探索的数据源。 由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。
RankETLFilter 参数 参数类型 描述 filter_type String 行为去重方式： abs_weight，权重绝对值 date，日期 time_type String 时间类型： day，天 week，周 month，月 is_monday_first Boolean 周一是否是第一天。
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RankETLFilter 参数 参数类型 描述 filter_type String 行为去重方式： abs_weight，权重绝对值 date，日期 time_type String 时间类型： day，天 week，周 month，月 is_monday_first Boolean 周一是否是第一天。
准备离线数据源 在使用RES创建数据源时，您需要准备以下的3种基础数据包并上传至OBS。如果使用近线流程，需先将业务系统埋点日志转换成推荐系统指定格式，并实时写入DIS相应通道。本章节介绍了RES当前离线数据源和近线数据源的数据格式，您可以参考本章节说明，准备相应的数据。 目前数
策略参数说明 RES支持多种策略，本章介绍召回策略（recall）、排序策略（sorting）。具体描述请参见表1 策略类型说明。 表1 策略类型说明 strategy_type name algorithm_type recall 特定行为热度推荐 SpecificBehavior
RankETLFilter 参数 参数类型 描述 filter_type String 行为去重方式： abs_weight，权重绝对值 date，日期 time_type String 时间类型： day，天 week，周 month，月 is_monday_first Boolean 周一是否是第一天。
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