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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
RES支持哪些自定义策略？ 目前RES所支持的推荐策略如下所示： 召回策略 过滤规则 特征工程 排序策略 近线策略 效果评估 推荐策略详细信息请参见《推荐系统用户指南》算法介绍及其参数说明章节。 父主题： 自定义场景
猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 父主题： 智能场景
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
Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json。 X-Auth-Token 是 String 用户token，获取方式请参见获取用户Token。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_success Boolean
离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 在推荐系统初始化阶段，需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS，完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传，此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题： 数据源
获取账号ID 在调用接口的时候，部分URL中需要填入账号ID，所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下： 登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面中查看账号ID。 图1 获取账号ID 父主题： 附录
algorithm_parameters 是 JSON 每个算法有其各自的参数列表，包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归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。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0
Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json。 X-Auth-Token 是 String 用户token，获取方式请参见获取用户Token。 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 enterprise_projects
查询ModelArts服务AK/SK 功能介绍 该接口用于查询用户在ModelArts服务的AK/SK。 URI GET/v1/{project_id}/modelArts/aksk 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id
近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象，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。
请参见《IAM产品介绍》。 RES权限 默认情况下，管理员创建的IAM用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得策略定义的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。 RES部署时通过物理区域划分，
使用便捷，一键式构建推荐系统，提供标准API接口，调用简单，便于被集成。 实时更新，具备实时更新能力，更快反馈用户的精准需求。 降低成本，减少人力支出投入。 自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近
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，例如推荐系统的具体接口使用说明。支持的全部操作请参见API概览。
如何上传实时数据？ 推荐系统支持您通过SDK上传实时数据，具体操作方法如下。 前提条件 如果需要使用近线上传实时数据的用户，可以使用DIS SDK接口上传，请您按照需求下载DIS SDK，下载完之后按照下面的说明进行SDK升级。 子账户无法使用SDK上传数据，需要主账号授权子账号DIS
SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String 场景类型： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 service_type 是 String 服务类型： rank，排序服务 rec，推荐服务 表4
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“中国-香港”、“亚太-曼谷”或“亚太-新加坡”区域。 在非洲地区有业务的用户，可以选择“非洲-约翰内斯堡”区域。 在欧洲地区有业务的用户，可以选择“欧洲-巴黎”区域。
SpecsConfig object 计算规格。 type 是 String 场景类型： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 service_type 是 String 服务类型： rank，排序服务 rec，推荐服务 表5
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。" ] } 成功响应示例 { "flow_id": "b9
Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 use_type 是 String 使用类型： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是
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