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预分区个数。默认推荐预分区8个。 index_region_num 否 Integer 索引表预分区个数。近线策略中只有基于用户数据更新用户画像和基于物品数据更新物品画像需要设置索引表预分区个数，其他近线策略则不需要。 响应消息 响应参数请参见表16。 表16 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
data_source_config 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 interval 是 Integer 近线策略流处理的窗口时间，单位为秒，10代表每隔10s进行一次。包括数据读取和处理的流计算。 表11 algorithm_config 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 online_job_uuid
深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 创建排序策略 创建排序策略操作步骤详情请参见排序策略。 作业一般需要运行一段时间，根据您的数据量和资源不同，训练时间将耗时几分钟到几十分钟不等。 您可以前往排序策略列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的作业“状态”为
"actionDateTime": "1512689700" } 实时用户日志 实时用户日志用于在实时流中对用户画像表进行写入。 表2 用户实时日志字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 userId String 全局唯一用户ID。 是 BASICINFO Json 用户基本属性值。其中字段的值只能是数值型，字符串或字符串数组。
使用限制 在使用RES时，需注意以下使用限制。 建议使用支持的浏览器登录RES服务。 Google Chrome : 43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景，建议使用私有网络获取推荐结果。
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
属性过滤规则 指定定制化用户属性以及物品属性过滤规则，属性过滤规则用于过滤最终用户的推荐结果。例如，对于一线城市的用户过滤敏感信息物品，使之不进入候选集。单击增加属性过滤规则。 用户属性：指定在用户属性中需要过滤的字段，包含属性名和属性值。来源于画像数据，即特征工程中初始用户画像-物品画像
排序策略-离线排序模型 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。 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
基于属性匹配的召回策略 基于UCB算法的推荐 创建召回策略 在“创建召回策略”页面，您可以对目标数据选择不同策略进行离线计算，得到合适的候选集。 创建召回策略操作步骤如下： 在“离线作业”下，单击“召回策略”页签，单击上方“创建”，进入“创建召回策略”页面。 在“创建召回策略”页面，填写召回策略“名称”、“场景”和“描述”。
“排序策略”页签，如图3所示。用户可以根据业务需要在“添加排序策略”下拉框中选择一个合适的排序策略，请参见排序策略对所选排序策略进行参数设置。 图3 排序策略 （可选）在目标排序策略，单击“删除”，可以删除对应排序策略。 具体策略的参数说明可单击上方策略名称进行查看，策略设置完成
不涉及。 基于用户数据更新用户画像 基于用户数据更新候选集可以持续更新用户画像，更新频率可达秒级。以DIS中的实时用户数据为数据源，实时捕捉用户数据近线，持续更新或添加用户画像数据，使用户画像处于最新状态。 表3 基于用户数据更新用户画像参数说明 参数名称 说明 默认值 策略别名 策略
推荐结果多样性打散 本实践针对用户的单次推荐预测请求，在返回的物品列表中，对规定的属性进行打散，避免推荐结果出现同一属性物品扎堆出现的现象。 本实践的基本流程如下： 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号，并且账号为可用状态。 确保用户选择的属性在物品
务。 智能场景简介 自定义场景 面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。 自定义场景简介 获取推荐结果 - 您可以通过管理控制台进行结果预测，也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 智能场景 获取推荐结果 自定义场景
避免物品重复推荐（曝光过滤） 本实践介绍用户在客户端浏览、点击过的某些商品，在规定的时间内，重复请求推荐接口，不会被再次推荐。 功能说明 该功能使用涉及两部分：实时行为数据的接入和在线服务配置行为过滤。当数据源部分开启近线行为实时接入之后，并且用户通过上传实时行为数据，系统才具备根据
召回策略 召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。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。召回策略中内置了多种召回方式，您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将
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。 RES自定义策略样例 示例1：拒绝用户删除作业
策略参数说明 RES支持多种策略，本章介绍召回策略（recall）、排序策略（sorting）。具体描述请参见表1 策略类型说明。 表1 策略类型说明 strategy_type name algorithm_type recall 特定行为热度推荐 SpecificBehavior
计费项 RES服务根据用户使用的不同资源分别进行收费。 计费支持区域：华北-北京四。 由于RES使用的离线数据需存储在OBS中，数据存储产生的费用，请参见《OBS价格说明》。 表1 推荐系统计费项说明 计费项 说明 存储资源 应用于物品画像和用户画像的存储计费，对用户和物品的总条目数统计进行收费。
单击“添加特征工程”，根据业务需要在下拉框中选择一个合适的策略。初始用户画像-物品画像-标准宽表生成和排序样本预处理策略参数说明请单击策略名称进行查看。 （可选）在目标策略右侧，单击“删除”，可以删除该策略。 具体策略的参数说明可单击上方策略名称进行查看，策略设置完成后，单击“确定”。作业一般需要运
对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。 用户属性表 用户属性表记录用户的属性信息，例如地域、爱好等，属性名和属性值成对出现。 表2 字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 userId String 被推荐用户的唯一标识符。例如，用户的登录账号、imei号等。 是 userProperties
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