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load_widetable Boolean 导入宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）。 load_profile Boolean 导入画像（离线数据导入作业需要提供此参数）。
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。
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。 推荐引擎 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 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。
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。
表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。
例如，在购物车场景，使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合，所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1， 对离线生成的items2进行如下处理
表6 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。
场景规格 - 选择离线计算、实时计算、排序模型训练规格和在线并发数。 个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征，以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名：从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。
feature_uuid 否 String 预处理的离线处理生成的uuid。 filter_uuid 否 String 过滤规则生成的uuid。 表4 rules参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 candidate_id 是 String 候选集ID。
offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。 storage 是 JSON 请参见表8，信息存储。
建议您定期“重新执行”条件1对应的离线排序任务。重新执行排序策略后，在线服务和流式训练作业将自动同步新产生的模型，无需重新配置或重新执行在线服务和流式训练作业。 在线服务可以减少排序模型的效果衰减，但仍需定期重新执行离线任务。
如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 迭代次数 指定迭代优化的最大迭代次数。如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 优化正则化系数 在ALS算法中使用，指定正则化系数，作为优化目标中参数项代价的系数，用于避免过拟合现象发生。默认为0.01。
offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。 表3 offline_platform参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64，支持DLI。
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