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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。
在线服务API 获取规格列表 部署服务 预测接口 预测接口（排序） 预测接口（文本标签） 更新服务 查询服务列表 查询服务详情 订阅服务 停止/启动服务 删除服务 查询镜像列表 父主题： API（V1不推荐）
API 在线服务 场景 工作空间 数据源 查询规格 训练作业 调度
在线服务 新建在线服务 查询在线服务详情 修改在线服务参数 删除在线服务 父主题： API
数据源 创建数据源 查询数据源列表 查询数据源详情 修改数据源内容 修改数据源特征 删除数据源 查询数据源任务结果 父主题： API
查询规格 查询训练规格 父主题： API
灵活配置物品状态和过期时间，保障有效性和实效性 配置物品status状态，完成物品的上下架 配置过期时间实现新闻的过期下架
时结合用户的长期兴趣和短期兴趣进行个性化推荐。 RES提供一站式媒资推荐解决方案，支持针对行为数据实时生成用户的兴趣标签，提供离线、近线、在线三层计算，完成千人千面的个性化媒资推荐。 场景优势 可以实现7*24小时，智能学习用户行为，构建兴趣模型。 兴趣文章命中率高，用户粘性增强，PV增幅明显。
行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type 否 String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： 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 matrix_factorization
参数名称 是否必选 参数类型 说明 作业ID(job_id) 是 String 作业的ID。离线策略特征工程-初始用户画像-物品画像-标准宽表算子、近线策略基于用户数据更新用户画像算子、近线策略基于物品数据更新物品画像算子可以作为此处的作业ID。 新的全局特征配置文件路径(new_global_features_info)
行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： 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 matrix_factorization
行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： 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 matrix_factorization
推荐作业有哪几种创建方式？ 推荐系统支持如下几种作业创建方式： 通过RES管理控制台创建作业、查看推荐和效果评估结果。详情参见《推荐系统用户指南》。 通过API提交任务并获取结果。详请参见《推荐系统API参考》。 父主题： 基础问题
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
weaken_factor 否 Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type 否 String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type 否 String 算法类型: normal，通用 time，时间 表13 Category 参数 是否必选
weaken_factor Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type String 算法类型: normal，通用 time，时间 表15 Category 参数 参数类型
weaken_factor 否 Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type 否 String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type 否 String 算法类型: normal，通用 time，时间 表14 Category 参数 是否必选
weaken_factor 否 Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type 否 String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type 否 String 算法类型: normal，通用 time，时间 表15 Category 参数 是否必选
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
weaken_factor 否 Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type 否 String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type 否 String 算法类型: normal，通用 time，时间 表14 Category 参数 是否必选
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