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推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 推荐引擎是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 排序引擎是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。 父主题： 自定义场景
自定义场景 推荐引擎和排序引擎有什么区别？ RES支持哪些自定义策略？ 重新运行被在线服务所引用的召回策略，是否需要重新部署在线服务？ 在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ 自定义场景关闭后，为什么会自动启动？
对权限最小化的安全管控要求。 如果您要允许或是禁止某个接口的操作权限，请使用策略。 账号具备所有接口的调用权限，如果使用账号下的IAM用户发起API请求时，该IAM用户必须具备调用该接口所需的权限，否则，API请求将调用失败。每个接口所需要的权限，与各个接口所对应的授权项相对应，
约束与限制 您能创建的在线服务的数量与配额有关系，具体请参见关于配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题： 使用前必读
猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 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。 父主题： 智能场景
过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式，使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为，生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系，最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。由中文、英
（OBS）桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传。创建OBS桶和上传文件夹的操作指导请参见创建桶和上传对象。 您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与RES在同一个区域。 父主题： 数据源
得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。
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。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。
创建离线数据源 在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作，如修改数据源、创建自定义推荐，都是基于您创建的数据源进行的。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，并且数据存储的OBS桶与RES在同一区域。 需要使用的数据已上传至OBS。 创建数据源 登录RES管理控制台
筛选出每个用户的行为数据中满足要求的数据，使之不进入候选集。 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。 最大次数：某用户对某物品产生某行为的最大次数。 行为过滤逻辑
Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 T
Service，简称OBS）进行数据源的存储。因此，在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶，然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括： 离线数据源：包含用户类数据，物品类数据，行为数据以及推荐候选列表。 人工推荐策略的候选集（可选）：您可以将人工编辑推荐结果的列表c
买了又买等推荐场景，但各个子场景的运营规则均不一致。 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。
“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊，也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。", "绝大多数用户的需求往往是关注主流内容和商品。而忽略相对冷门的大量“长尾”信息，导致很多优秀的内容或商品没有机会被用户发现和关注。"
上下文信息，可用于配置在线过滤黑名单列表，列表中的条目将会被排除在最终返回的候选集之外。 filter_items 否 List 由itemid组成的List。在线黑名单列表，列表中的物品将不会在返回的推荐候选集中。 online_tags 否 List 由属性、属性值和属性权重组成的数据格式的列表，其中属性值
代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID、推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其
云统一入口鉴权功能和OBS与DIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 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》。
云统一入口鉴权功能和OBS与DIS的委托授权。IAM的更多信息请参见《统一身份认证服务文档》。 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》。
search_click：用户点击搜索结果中的物品 comment：用户对物品的评论 share: 分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读 start_time 与retain_day二选一 long 用户行为起始时间，与end_time共存。
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