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训练作业 新建训练作业 新建训练作业元数据，新建成功之后可手动执行此任务。 新建多个训练作业 批量新建作业。 查询训练作业 查询resource_id（数据源id或场景id）下的指定类型的作业。 修改训练作业参数 修改指定作业的元数据信息。
仅需要简单的配置和作业训练，即可获取推荐结果。 本章节以猜你喜欢为例，帮助您快速熟悉智能场景的使用过程。开始使用样例前，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。
涉及计费功能包含：数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源：用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括：数据源。 在线服务：用于推荐系统在线推理，获得最终推荐结果。
RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。
platform String 平台。 resource_id String 资源id。 schedule String 调度参数。 status String 状态。 workspace_id String 工作空间id。
platform String 平台。 resource_id String 资源id。 schedule String 调度参数。 status String 状态。 workspace_id String 工作空间id。
job_name 是 String 训练作业名称，最大长度为20。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。
algorithm_config 是 JSON 请参见表13，算法参数配置。 表10 data_source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，现在只支持DIS。
ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。 父主题： 基础问题
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、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。
ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，排序策略使用Modelarts的深度学习计算能力训练得到排序模型。ModelArts的更多信息请参见《ModelArts服务文档》。
job_id 是 String 训练作业ID。 请求消息 请求参数请参见表2。 表2 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 job_id 是 String 作业ID，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～20个字符。
platform String 平台。 resource_id String 资源id。 schedule String 调度参数。 status String 状态。 workspace_id String 工作空间id。
创建智能场景 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。
algorithm_specify_parameters 否 AlgorithmSpecifyParameters object 排序算法特定参数（LR、DEEPFM、AutoGroup需要提供此参数）。
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查询规格 查询训练规格 父主题： API
type 是 String 训练作业类型。
API 在线服务 场景 工作空间 数据源 查询规格 训练作业 调度
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