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征后方的删除不需要的正向行为类型。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“历史记录”或者“物品热度值”。其中： 历史记录：此特征将会用于统计用户此行为的历史记录，并生成特征名为“history_原特征名”的特征。 物品热度值：此行为将会被用于统计物品的热度值信
户数据记录用户的属性信息，例如地域、爱好等。 物品数据 物品数据包括数据源中的“物品属性表”和用于近线计算的“物品画像”数据。物品数据记录物品的属性信息，例如类别、长度等。 行为数据 行为数据包括数据源中的“用户操作行为表”和用于近线计算的“行为数据”。行为数据，每行记录用户的单
的用户数据和物品数据整合成一条数据。 画像：画像分为用户画像和物品画像，分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录，将会按照用户ID或者物品ID去重。 前提条件 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。 已完成数据结构识别和人工复核确认。 操作步骤
阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指定自定义指标公式，如：A/(A+B)，参数A、B代表自定义参数的参数别名。只支持+、-、*、/。
物品（如新闻）过滤，使之不进入候选集。单击增加历史行为过滤，单击后方的删除过滤行为。相关参数解释如下： 相对时间间隔：与数据源内的行为数据记录最后的一条时间相差天数。 最小次数：某用户对某物品产生某行为的最小次数。 行为类型：指定行为类型。 绝对时间间隔：与当前时间相差天数。 最
“正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”：设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重，目前支持按行为权重去重（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。
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 在线预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。 单击
获取推荐结果 智能创建完成，运行成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示状态正常。您可以通过预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 如果近线数据源有更新，需要重新调度召回策略，才会有对应的推荐结果。 预测 登录RES管理控制台，在左
匹配个数度量：默认不勾选。当勾选之后表示满足的匹配程度。 操作：选择删除某个匹配特征对。 行为过滤 指定时间区间内用户对物品有过指定的行为类型记录时，将过滤掉相应物品。 其中排除行为过滤是指将有此行为类型的物品排除掉，不对其进行过滤。 例如对于用户过去3天内有过曝光行为的物品过滤，但
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 界面预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“推荐业务>自定义场景”，进入自定义场景列表页面。
什么是推荐系统 推荐系统（Recommender 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。 RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法，不绑定客
dislike：点衰 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读 threshold 是 String 行为阈值，阈值内的行为记录有效。 表6 culstomize_formula参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 alias 是 String 指标别名，字母、下划线、数字组成。
置顶功能则人为的将选定的某一路或多路候选集放在推荐结果前面。您可以在下拉列表中选择需要置顶的推荐候选集。 降权 降权是指定时间区间内用户对物品有过指定的行为类型记录时，将对相应物品进行降权处理。 例如对于用户过去3天内有过曝光行为的物品降权，但是可以对曝光过但是有购买行为的物品进行排除，不对其降权。
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