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推荐作业有哪几种创建方式？ 推荐系统支持如下几种作业创建方式： 通过RES管理控制台创建作业、查看推荐和效果评估结果。详情参见《推荐系统用户指南》。 通过API提交任务并获取结果。详请参见《推荐系统API参考》。 父主题： 基础问题
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
猜你喜欢的主要应用场景是什么？ 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
从“节点库”中选择“数据集成”下的“RestClient”节点，拖拽节点如图1所示。“RestClient”节点参数配置说明请参见 “数据治理中心 DataArts Studio>用户指南>数据开发>节点> Rest Client”。 图1 重新执行作业节点配置 使用DLF时，无需进行鉴权。
项目id，获取方式请参见获取项目ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json。 X-Auth-Token 是 String 用户token，获取方式请参见获取用户Token。
推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题： 自定义场景
功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 推荐系统2.0全新上线 推荐系统支持用户自定义场景和智能场景。智能场景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，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。
获取账号ID 在调用接口的时候，部分URL中需要填入账号ID，所以需要先在管理控制台上获取到账号ID。账号ID获取步骤如下： 登录管理控制台。 单击用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面中查看账号ID。 图1 获取账号ID 父主题： 附录
离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 在推荐系统初始化阶段，需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS，完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传，此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题： 数据源
项目id，获取方式请参见获取项目ID。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json。 X-Auth-Token 是 String 用户token，获取方式请参见获取用户Token。
user_id 是 String 用户ID。 content 是 List 请参见表4，推荐物品的内容。 表4 content参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 score 是 Float 物品打分值，值越高推荐越靠前。 item 是 JSON 请参见表5，推荐物品。 表5 item参数说明
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
资源进行付费。关于IAM的详细介绍，请参见《IAM产品介绍》。 RES权限 默认情况下，管理员创建的IAM用户没有任何权限，需要将其加入用户组，并给用户组授予策略或角色，才能使得用户组中的用户获得策略定义的权限，这一过程称为授权。授权后，用户就可以基于被授予的权限对云服务进行操作。
查询ModelArts服务AK/SK 功能介绍 该接口用于查询用户在ModelArts服务的AK/SK。 URI GET/v1/{project_id}/modelArts/aksk 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id
多种选择。请求的资源可包括多个位置，相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other
近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象，用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。
数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 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。 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
使用便捷，一键式构建推荐系统，提供标准API接口，调用简单，便于被集成。 实时更新，具备实时更新能力，更快反馈用户的精准需求。 降低成本，减少人力支出投入。 自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近
P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。支持的全部操作请参见API概览。 在调用推荐系统API之前，请确保已经充分了解推荐系统相关概念，详细信息请参见产品介绍。 父主题：
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)
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