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猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根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。 父主题： 智能场景
智能场景 智能场景简介 创建智能场景 发布或终止智能场景 获取推荐结果 效果评估 编辑或删除智能场景
最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。
创建智能场景 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根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。
仅需要简单的配置和作业训练，即可获取推荐结果。 本章节以猜你喜欢为例，帮助您快速熟悉智能场景的使用过程。开始使用样例前，请仔细阅读准备工作罗列的要求，提前完成准备工作。
最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。
基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 您可以使用本文档提供推荐系统服务API的描述、语法、参数说明及样例等内容，进行相关操作，例如推荐系统的具体接口使用说明。
创建自定义场景 召回策略 召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。
训练数据起始时间 (training_data_start_time) 否 Long 训练数据起始时间。 divide_by_time_or_rate为TIME时必填。取值不大于行为数据中的最大时间且不大于training_data_end_time。
训练作业 新建训练作业 新建训练作业元数据，新建成功之后可手动执行此任务。 新建多个训练作业 批量新建作业。 查询训练作业 查询resource_id（数据源id或场景id）下的指定类型的作业。 修改训练作业参数 修改指定作业的元数据信息。
重新训练 对第一次训练无影响，仅影响任务重跑。 “是”：清空上一轮的模型结果后重新开始训练。 “否”：导入上一轮的训练结果继续训练。适用于欠拟合的情况。 批量大小 一次训练所选取的样本数。
背景信息 绑定资源之后，将该资源应用于RES的作业训练及在线作业获取推荐结果。 解绑资源完成资源释放，已经解绑的资源不再应用于RES的相关计算。 已开通计算引擎DLI、存储平台CloudTable、数据接入资源DIS相关服务。
training_data_path:参数类型String，训练数据的obs路径。 test_data_path:参数类型String，测试数据的obs路径。 策略参数说明中排序策略（sorting）各策略参数说明。
离线作业简介 RES提供了离线作业训练的功能，方便您根据业务需求查看作业结果并不断调整您的作业参数。您还可以基于离线作业得到的推荐候选集，用于在线服务计算得到推荐结果。RES提供了多种推荐离线作业功能，您可以直接使用得到满意的推荐候选集。
最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。
“个数比例”：个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。
排序模型训练规格 可选择“GPU-P100”、“8CU”。其中，CU代表CPU核数。 在线并发规格 在线服务获取推荐的最高调用次数，单位为次每秒，默认为5，取值范围为5-500。 召回策略 您可以根据业务需要，选择合适的召回策略。
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。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，将生成每个分组的热度推荐；如果不选择，将生成全局热度推荐。
表20 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate Double 训练数据占比。
最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。
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