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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
确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。
确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。 步骤1：准备数据 RES在公共OBS桶中提供了猜你喜欢的示例数据集，命名为“test-data”，因此，本文的操作示例使用此数据集进行构建。您需要执行如下操作，将数据集上传至您的OBS目录下，即准备工作中您创建的OBS目录。
基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐与基于特定行为热度推荐的召回原理大体相同，不同点是用统计几种行为的加权热度代替了特定行为热度。
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