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RES支持哪些自定义策略？ 目前RES所支持的推荐策略如下所示： 召回策略 过滤规则 特征工程 排序策略 近线策略 效果评估 推荐策略详细信息请参见《推荐系统用户指南》算法介绍及其参数说明章节。 父主题： 自定义场景
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）
企业项目创建完成后，为企业项目添加用户组并设置策略。详请参见为企业项目添加用户组。 您可以在“可选策略”的下拉框中按照“所有策略”、“自定义策略”、“系统策略”对已有策略进行筛选，根据业务需求为不同的用户组选择合适的策略。步骤2创建的自定义策略可以在“可选策略”的下拉选项中选择“自定义策略”获取。 父主题：
优先级：根据优先级和百分比计算多个召回候选集融合。优先级高的推荐结果将确保在优先级低的之前。P1优先级最高，P1优先级如果没有用户对应的推荐物品，由配置的低优先级补充，以此类推。优先级相同的推荐候选集，根据百分占比确认召回策略推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。 权重：根据权重加权融合计算
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 约束与限制 基本概念 API版本选择建议
te为RATE时必填。取值范围[0,1]。 待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征，对不同类型的特征进行相应的处理，处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。 [{ "feature_name":
购买套餐包 套餐包说明 RES服务支持按需和购买套餐包，根据用户选择使用的资源进行收费。一个完整的推荐场景需要下面三种资源，均为必选项。套餐的数量可以根据实际业务按需购买。 计算资源：用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含：数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。
striping Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品
和创建时间。 图1 总览 单击作业或服务名称，进入该详情页面，可以查看资源信息、策略信息和日志信息。您也可以通过页面快速创建作业或服务。单击“创建在线服务”，快速进入创建在线服务页面。 父主题： 用户指南（旧版）
（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近线计算。排序策略所使用的计算资源由Modelarts服务提供并收费。在使用推荐系统之前，您需要开通数据湖探索（Data Lake Insight，简称DLI）来创建集群。
striping Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品
数据源：数据表类型、数据源、数据格式。 召回策略信息 该离线作业设置的召回策略详情，召回策略信息包括： 策略别名，策略显示的名称。 OBS地址，推荐业务人员可从OBS中选择保存有人工编辑推荐结果的列表，进行人工推荐便于进行ABTest。 该策略生成的候选集ID。 过滤规则信息 过滤规
配额说明 为防止资源滥用，平台限定了各服务资源的配额，对用户的资源数量和容量做了限制。 表1 RES服务配额 资源 限制条件 建议 推荐引擎预测接口中最多请求结果数量 20 可提工单支持更高规格。 单份画像数据中最多支持的特征数量 30 单场景在线服务最多支持每秒请求的次数(TPS)
String 用户token，获取方式请参见获取用户Token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 工作空间名称，1-64位数字、字母、下划线、中划线组成，支持中文，不能以 - 结尾。 最小长度：1 最大长度：64 description
striping Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品
"candidate_desc": "[基于物品的协同过滤推荐]ItemCF算法生成的用户-物品列表候选集", "task_type": "召回策略", "strategy_type":
striping 否 Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type 否 String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品
是否必选 参数类型 说明 service_id 是 String 服务ID。 service_name 是 String 服务名称。 description 否 String 服务描述信息。 infer_type 是 String 服务类型，real-time表示实时服务。 status
striping Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品
过滤规则涉及历史行为过滤，则用到用户操作行为表，需要选取目标数据进行过滤。 “初始格式” 用户操作行为表：初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式” 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和
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