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可视化视图创建自定义策略：无需了解策略语法，按可视化视图导航栏选择云服务、操作、资源、条件等策略内容，可自动生成策略。 JSON视图创建自定义策略：可以在选择策略模板后，根据具体需求编辑策略内容；也可以直接在编辑框内编写JSON格式的策略内容。 具体创建步骤请参见：创建自定义策略。本章为您介绍常用的RES自定义策略样例。
预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添加Postman扩展程序（也可使用其它支持发送post请求的软件）。 打开Postman，如图4所示。 图4 Postman界面 在Postman界面填写参数。
多维度管理，支持运营规则设置，一站式推荐平台。 自动挖掘特征，采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合，提高特征选择效率。 高适用性，多种模板选择，适用多个应用场景。 使用便捷，一键式构建推荐系统，提供标准API接口，调用简单，便于被集成。 实时更新，具备实时更新能力，更快反馈用户的精准需求。
数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据
预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添加Postman扩展程序（也可使用其它支持发送post请求的软件）。 打开Postman，如图4所示。 图4 Postman界面 在Postman界面填写参数。
ION，请参见表7。 data_source 是 List 算法数据源配置 DATA_QUALITY_INSPECTION，数据源选择通用模板数据，请参见表5。 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
推荐业务>智能场景”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击右上角“创建”，进入“创建智能场景”页面。 在创建智能场景页面的“模板选择”页签，单击“猜你喜欢”、“关联推荐”或“热门推荐”进行参数配置。填写“基本信息”，选择“场景规格”，配置“个性化配置”相关参数，详情请参见表1。
是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ RES提供了可用来测试的全量数据，包括智能场景和自定义场景的样例测试。 智能场景的样例测试，可参见智能场景（猜你喜欢）。 自定义场景的样例测试，可参见自定义场景（热度推荐）。 父主题： 基础问题
请参见表6，离线数据源。 表6 offline参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 table_type_id 是 String 推荐通用数据模板 用户属性表USER_META 物品属性表ITEM_META 用户操作行为表USER_BEHAVIOR 通用格式GENERAL_FORMAT
推荐业务>智能场景”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击右上角“创建”，进入“创建智能场景”页面。 在创建智能场景页面的“模板选择”页签，单击“猜你喜欢”进行参数配置。填写“基本信息”和“个性化配置”相关参数。 图5 创建智能场景 表1 智能场景参数说明 参数名称
华为云资源的访问。 通过IAM，您可以在华为云账号中给员工创建IAM用户，并使用策略来控制他们对华为云资源的访问范围。例如您的员工中有负责软件开发的人员，您希望他们拥有RES的使用权限，但是不希望他们拥有删除RES任务等高危操作的权限，那么您可以使用IAM为开发人员创建用户，通过
请参见表9。 data_source 是 List 算法数据源配置 INITIAL_PROFILES_GENERATION，数据源选择通用模板数据， BUILD_RANK_UNIFORM_DATA_FROM_JSON，数据源选择通用格式。 storage 是 JSON 请参见表6，存储平台。
数据导入 数据导入介绍 数据导入即读取经过“数据结构”生成的数据，对每条数据进行校验。推荐系统保留字段需校验类型和数据合法性、自定义字段校验类型，输出错误报告。如果数据完全符合要求，会生成推荐系统所需要的宽表和画像数据。 宽表：推荐系统内部格式，以行为数据为主，将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据。
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
特征工程 特征工程可对推荐系统的离线数据进行处理，它包含两个功能： 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据； 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 与功能对应，特征工程的两个任务分别是： 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理
自定义场景（热度推荐） RES提供了推荐算法，让用户能够根据场景自定义推荐策略，可以基于RES提供的多种召回、排序算法等进行自定义的推荐场景创建。 本章节介绍热度推荐场景的搭建样例，该场景常见于电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配
数据源 RES的离线数据源包括什么？ 如何上传数据至OBS 如何上传实时数据？ 离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 如何确定近线数据源导入实时数据成功？ 实时数据能否立即应用到推荐场景？
排序策略-离线特征工程 表1 特征工程参数说明 参数名称 说明 名称 自定义离线特征工程名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的用户特征，
数据探索 数据探索介绍 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于增量数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。
排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM
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