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使用RES，从资源准备到在线服务完成推荐的全流程，如图1所示。 图1 RES操作流程 表1 使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据，物品数据，行为数据上传至对象存储服务（OBS）用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS
API 说明 工作空间 查询企业项目列表 查询用户在当前项目id下的企业项目列表。 创建工作空间 用于在推荐系统下面创建独立的工作空间，用于资源的隔离 查询工作空间列表 用于查询当前用户具有操作权限的工作空间列表。 查询工作空间详情 查询指定工作空间的具体信息。 更新工作空间 更新工作空间信息
您也可以通过单击预测接口右侧的，复制接口地址，调用服务。 图1 在线服务详情 您可以在如下页面查看服务相关参数信息，包括“在线流程”、“预测”、“配置更新记录”、“排序模型更新记录”。 表2 在线服务详情 参数 说明 在线流程 展示在线流程名称、在线流程ID以及在线流程关于融合、过滤、排序、公共配置和模型相关的参数信息。
生成的推荐候选集进行排序） 任务别名和UUID：单击操作列表的“选择”添加离线或近线的任务名称和候选集ID。 优先级：优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比：优先级相同的推荐候选集，该占比展示推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。 “添加在
RES常用操作与系统策略的授权关系如表2所示，您可以参照该表选择合适的系统策略。 表2 常用操作与系统策略的关系 操作 RES FullAccess RES ReadOnlyAccess 新增工作空间 √ x 查询工作空间详情 √ √ 查询工作空间列表 √ √ 修改工作空间 √ x 删除工作空间 √
间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 效果评估 父主题： 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。 基本信息
没有企业项目({0})的操作权限 请申请该企业项目的操作权限。 401 RES.3404 Basic Error 没有工作空间({0})的操作权限 请添加该工作空间的操作权限。 401 RES.3405 Basic Error 默认工作空间不支持此操作 请切换其它工作空间。 401 RES
而建。但这座木屋又很“特别”，它有一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊，也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。" } 成功响应示例 { "is_success": true, "flow_id": "b922
并给用户组授予策略或角色，才能使用户组中的用户获得相应的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于已有权限对云服务进行操作。 权限根据授权的精细程度，分为角色和策略。角色以服务为粒度，是IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。策略以API接口为粒度进行
一个“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊，也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。", "绝大多数用户的需求往往是关注主流内容和商品。而忽略相对冷门的大量“长尾”信息，导致很多优秀的内容或商品没有机会被用户发现和关注。"
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器的可视化界面。通过管理控制台，您可以使用直观的界面进行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。
查询场景详情 功能介绍 查询指定场景的详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/scenes/{scene_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
删除离线作业 删除离线作业即清理离线作业产生的数据，数据清理完成后删除元数据。操作必须确保流程中没有使用该作业产生的UUID，可以参考以下操作完成。 删除离线作业 您可以对“计算成功”、“计算失败”等状态的作业进行删除，“启动中”、“计算中”状态的作业不支持删除操作。 登录RES管理控
API 在线服务 场景 工作空间 数据源 查询规格 训练作业 调度
itemType String 物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系，则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型，包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重，权重有默认分数，默认
执行作业 功能介绍 执行独立的作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/jobs/{job_id}/schedule-job
场景编号 table_name String 表名 workspace_id String 工作空间编号 请求示例 查询指定workspace_id 和resource_id下，UIREC 类型的候选集。 /v2.0/testuuidxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/
推荐系统提供了重新执行作业的API，用来将任务以相同的配置重新执行一次，实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，通过拖拽的方式完成配置。具体操作步骤如下：
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