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在页面上方单击“创建”进入“创建在线服务”，在页面填写相关参数。 填写基本信息并选择服务类型。您可以根据实际情况填写“名称”、“场景”和“描述”信息。其中“场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 图1 基本信息 根据业务需求选择服务类型。包括“推荐引擎”、“排序”和“文本标签”。 单击“添加在线流程
很相似，或者经常被一起购买。如房产平台会计算物品之间的相似或关联程度，当用户查看某个物品的时候，会推荐同时拥有该类型房源的房产经纪人。 服务类型 选择您需要的服务类型。 “推荐引擎”：推荐引擎用于对RES召回策略生成的候选集结果进行融合过滤和排序。 “排序引擎”：排序引擎无需配置
匹配个数度量：默认不勾选。当勾选之后表示满足的匹配程度。 操作：选择删除某个匹配特征对。 行为过滤 指定时间区间内用户对物品有过指定的行为类型记录时，将过滤掉相应物品。 其中排除行为过滤是指将有此行为类型的物品排除掉，不对其进行过滤。 例如对于用户过去3天内有过曝光行为的物品过滤，但是可以对曝光过但是有购买行为的物品进行排除，不对其进行过滤。
推荐点击UV率 自定义指标 自定义指标包含参数设置和指标设置两部分。 参数设置 参数别名：用户指定参数别名应用于指标公式。 行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。
例如类别、长度等。 行为数据 行为数据包括数据源中的“用户操作行为表”和用于近线计算的“行为数据”。行为数据，每行记录用户的单次行为信息，包含用户标识符、行为对象标识符、行为类型和行为时间等信息。 注意事项 每张表的表结构和填充的数据必须符合推荐系统的要求，列名和字段类型需要和规范保持一致。
计算资源配置 增加计算资源 更改计算资源 删除计算资源 查询计算资源列表 按类型查询计算资源 获取资源列表 父主题： 全局配置API
闻）过滤，使之不进入候选集。 过滤ID。 排序规则信息 该离线作业设置的排序规则详情。 日志信息 日志信息包括： 策略类型。 日志起始行。 日志总行数。 日志类型。 日志详情。 父主题： 离线作业
修改在线服务参数 打开高级选项，进行打散功能的配置，选取相应的属性即可完成配置。 “高级类型”：选择“打散”。 “打散”：选择“itemType”。itemType代表物品的类别，可以完成物品类别的打散，避免同一类的物品依次出现。 图2 配置打散参数 配置完成后，单击“确认”。 如
API概览 类型 API 说明 工作空间 查询企业项目列表 查询用户在当前项目id下的企业项目列表。 创建工作空间 用于在推荐系统下面创建独立的工作空间，用于资源的隔离 查询工作空间列表 用于查询当前用户具有操作权限的工作空间列表。 查询工作空间详情 查询指定工作空间的具体信息。
匹配个数度量：默认不勾选。当勾选之后表示满足的匹配程度。 操作：选择删除某个匹配特征对。 行为过滤 指定时间区间内用户对物品有过指定的行为类型记录时，将过滤掉相应物品。 其中排除行为过滤是指将有此行为类型的物品排除掉，不对其进行过滤。 例如，对于用户过去3天内有过曝光行为的物品过滤，但是可以对曝光过但是有购买行为的物品进行排除，不对其进行过滤。
一步：召回策略”，进入召回策略的配置。 “场景名称”：自定义您的场景名称，自定义样例为“hot-scene”。 “场景类型”：选择基于用户推荐物品。 “服务类型”：选择推荐引擎。 “数据源”：选择步骤2中创建完成的数据源。 “数据区间”：选取离线数据中最近N天的数据（从数据中最近的有效时间之前30天）。
荐列表中，系统会对该字段进行过滤处理，若此字段为空，则按照默认（status不生效）处理。 表1 物品数据中status字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 status Long 物品是否可推荐、是否置顶、是否注销，默认值为0。 0：可推荐 1：不可推荐 2：置顶 -1：注销
me，设置每一条新闻的有效期，使新闻在有效期内实现可推送，超过有效期，不会被推送。 表1 物品数据中expireTime字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 expireTime Long 失效时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。当前服务器的时间大于该时间时，此物品将不会被推荐。如不设置，代表永不失效。
在“工作区”页面的右侧，单击“新建作业”。 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。 从“节点库”中
数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。 数据质量管理 选择并配置推荐业务 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。 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
数据质量管理操作可以将数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。 数据质量管理 选择并配置推荐业务 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。 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
“实时行为过滤” ：“开启”。 “时间区间（天）”：配置为1，即可实现过滤用户近一天（预测请求的时间点前推24h）内浏览或者曝光过的物品。 “行为类型”：配置“view”和“click”。 图2 配置过滤条件 配置完成后，单击“确认”。 如果用户还未创建自定义场景，可以在创建自定义场景时
在“工作区”页面的右侧，单击“新建作业”。 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。 从“节点库”中
初始化初始值为 均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合
初始化初始值为 均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中 nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 adam：自适应矩估计算法 结合
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