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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？ 不需要。重新执行召回策略，产生新的候选集会被在线服务直接引用，无需重启在线服务。 父主题： 自定义场景
项目ID还用通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects/”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。 响应示例如下，其中“projects”下的“id”即为项目ID。
用户指南（旧版） 准备工作 RES操作流程 管理资源 全局配置 离线作业 近线作业 在线服务 服务总览信息 数据格式规范
在线服务 创建在线服务 获取推荐结果 查看在线服务详情 管理在线服务 父主题： 用户指南（旧版）
离线作业 离线作业简介 组合作业 数据质量 特征工程 召回策略 排序策略 过滤规则 效果评估 管理离线作业 删除离线作业 父主题： 用户指南（旧版）
式。套餐包的有效期为一年，如果在一年内没用完相应的资源，系统会自动清除剩余的资源配额。 续费 为避免产品到期未再次购买及时续费，导致资源数据被删除，您可以在“续费管理”页面中选择“再次购买”，支付完成后再次购买的套餐包将立即生效。您也可以进行续费操作，详请参见续费管理。 欠费 客
品ID的形式在OBS上存储。 操作步骤 登录OBS管理控制台，创建OBS桶。例如，创建名称为“obs-res”的OBS桶。 创建桶的区域需要与RES所在的区域一致。例如：当前RES在华北-北京一区域，在对象存储服务创建桶时，请选择华北-北京一。 通过OBS创建用于存放数据的文件夹
使用推荐系统管理控制台快速搭建推荐服务，利用推荐系统的智能场景和自定义场景功能得到满意的推荐结果。 快速入门 智能场景（猜你喜欢） 自定义场景（热度推荐） 05 实践 根据用户的离线历史数据，推荐系统通过模型训练和召回策略，对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志
推荐系统提供了重新执行作业的API，用来将任务以相同的配置重新执行一次，实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，通过拖拽的方式完成配置。具体操作步骤如下：
在使用RES时需使用到其他的资源，因此需要先开通相关服务才可以正常使用RES。包含服务如下： 开通计算引擎DLI、ModelArts 存储平台CloudTable （可选）数据接入资源DIS 各服务的计费请参见：产品价格详情。 开通计算引擎DLI、ModelArts DLI用于推荐系统的离线计算和
推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可完成对任务状态的监控，并且可以根据任务状态决定是否需要重新执行任务。
规格确认无误后，单击“去支付”，然后在支付页面完成付款，付款成功后即完成套餐包的购买。 RES目前只支持华北-北京四区域。 计费时将优先使用套餐包的额度，超出额度部分将以当月累计使用量所在的阶梯价计费。套餐包的额度为购买日起一年内的可用资源数。套餐包的有效时长为一年。 已购买套餐包不支持退订，购买前请确认。
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。
任务别名和UUID：单击操作列表的“选择”添加离线或近线的任务名称和候选集ID。 优先级：优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比：优先级相同的推荐候选集，该占比展示推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。 “添加在线候选集”（根据设置的参数在线进行召回，必须添加全局特征信息文件才可设置参数）
智能场景简介 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习
阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指定自定义指标公式，如：A/(A+B)，参数A、B代表自定义参数的参数别名。只支持+、-、*、/。
用户 推荐系统被推荐的对象，一般是指使用业务系统的客户。例如，某电商的客户。 物品 被推荐的内容，一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如，某视频网站的视频。 召回策略 召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
一般情况下，建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域，这样可以减少网络时延，提高访问速度。 在除中国大陆以外的亚太地区有业务的用户，可以选择“中国-香港”、“亚太-曼谷”或“亚太-新加坡”区域。 在非洲地区有业务的用户，可以选择“非洲-约翰内斯堡”区域。 在欧洲地区有业务的用户，可以选择“欧洲-巴黎”区域。
行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指
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