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通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 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。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可
查询作业详情 通过调用API查询作业详情 通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 父主题： 作业相关API
单击“保存”后，进行“测试运行”。确保功能正常。 在页面右侧，单击“调度配置”，根据需求设置任务的调度周期及其他参数。 在页面作业，选择“运维调度>作业监控”，单击“执行调度”，调度完成可单击作业名称左侧查看调度详情。 父主题： 重新执行作业
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，用户可以在工作空间下面继续创建数据源、场景以及推荐任务等。是否有工作空间的操作权限取决于用户是否属于当前工作空间绑定的企业项目。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces
0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景，建议使用私有网络获取推荐结果。
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。 减少人工运营规则的摄入，减低人力成本。 全流程自动化，批/流训练结合，稳定可靠。 图2 RES媒资推荐 RES+房产应用场景 场景描述 推荐系统助力房产企业APP实现首页推荐、详情推荐和个人中心推荐。
stream_name 否 String 输出流DIS通道名称。该通道用于存放由行为数据和画像库计算生成的排序预处理数据，以供模型训练。通道中的数据属于流式训练作业产生的中间数据，使用者只需指定通道名称，无需往该通道发送或获取数据。 starting_offsets 是 String 读取
取，earliest表示从最旧的数据开始读取。 输出流位置：行为数据流处理后的输出配置。选择对应的DIS通道名称进行存放。输出流存放的数据属于流式训练作业的中间数据，用户无需获取或发送数据到输出流绑定的数据通道，只需确保该通道仅供本作业作为输出流使用。 服务名默认DIS。 通道名无。
偏好程度计算用户之间的关系。在有相同喜好的用户间进行物品推荐。 例如，A、B两个用户都购买了abc三本图书，并且给出了5星的好评。则A和B属于同一类用户。可以将A看过的图书d也推荐给用户B。 表3 基于用户的协同过滤推荐参数说明 参数名称 说明 名称 策略名称，由中文、英文、数字
该特征值的类型，支持4种不同类型的特征值，分别为： 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（
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