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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。 父主题： 数据源
文本标签 文本标签服务为用户提供自然语言处理工具，可用于关键词提取和命名实体识别。 排序 排序服务允许用户提供自己的候选集，使用RES的排序策略进行排序。 前提条件 已经有计算成功的离线作业并且已经生成候选集UUID。
命名实体识别模型 模型名称 res-default-ner 功能 将待处理的文本中的人名、地名、组织名提取出来。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1。
热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。 获取推荐结果 父主题： 智能场景
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。
预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API
已完成数据结构识别和人工复核确认。 操作步骤 在“执行步骤”页签，单击数据导入下的“执行”。进入“导入”页面，确认页面信息后单击“确认”，允许推荐系统读取您OBS中存储的特征数据，生成画像和宽表。
Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。
在“执行步骤”页签，单击“数据结构”下的“开始识别”，进入“识别”页面，确认页面信息后单击“是”进行特征抽取。 当执行完成“识别”状态为“已完成”时，进行“人工复核”确认操作。 在“特征抽取”页签确认识别出的数据信息。
该文件用于说明数据字段信息，以便推荐系统识别用户离线数据，通过特征工程将对应的数据写入到画像中，同时用于排序训练和线上推理服务中使用。 文件数据信息请参见全局特征信息文件数据格式。 当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。
服务总览信息 您可以在RES管理控制台的总览页查看服务的最新动态、了解作业状态、快捷创建服务。 登录RES管理控制台，单击左侧导航栏上的“总览”，进入总览页面。 总览界面包括“最新动态”、“视频教程”和“常用链接”，如图1所示。其中，在最新动态可查看所创建“离线作业”、“近线作业”
以DIS中的实时行为日志为数据源，分析用户喜好，并以此为依据为用户召回候选集。
通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据，得到更优候选集。 RES实践样例 使用RES完成电商推荐 04 API 通过RES开放的API和调用示例，您可以使用RES的数据源、场景、训练作业等相关接口功能。
通过卡证识别，快速完成快递录单、手机开户等场景信息录入，实名认证。
0：可推荐 1：不可推荐 2：置顶 -1：注销 否 title String 标题，可用于语义分析。 否 score Long 物品的权重，权重越高，被优先推荐的概率越高，取值范围：1-100。如不设置，默认值为1。
基本概念 推荐系统 推荐系统，是全力提供媒资、短视频、电商等行业的推荐系统解决方案，帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛，提升点击率、留存率和用户体验。 智能场景 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。 自定义场景 面向了解推荐算法等相关的用户
逻辑斯蒂回归算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。
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置和计算
作业名称修改为您可以识别的名称。只能包含英文字母、数字、中文、“-”、“_”、“.”，且长度为1～128个字符。 作业类型、创建方式、选择目录、作业责任人、作业优先级、日志路径均选择默认参数。 单击“确定”，页面提示作业新建成功即完成新建作业。
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