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基本概念 推荐系统 推荐系统，是全力提供媒资、短视频、电商等行业的推荐系统解决方案，帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛，提升点击率、留存率和用户体验。 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。 自定义场景 面向了解推
Failed 未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。
当前只有华为云提供开放式推荐能力，其他友商主打场景式推荐。 场景式推荐 提供多维度的场景推荐，含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐，一键式操作，降低客户接入门槛。 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
请求什么类型的操作。 GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时
点击率、留存率和用户体验。 免费体验 图说ECS 售前咨询 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转RES 01 了解 推荐系统（Recommender System） ，提供媒资，短视频、电商等行业的推荐系统解决方案，帮助互联网企业降低构建推荐应用的技术门槛，提升点击率、留存率和用户体验。
什么是RES？ 推荐系统（Recommender System，简称RES）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。 父主题： 基础问题
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。 否 同时，expireTime字段和status字段一样，都可以通过实时
高适用性，多种模板选择，适用多个应用场景。 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
概述 欢迎使用推荐系统（Recommender System，简称RES） 。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
能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景 场景描述 媒资推荐场景中，通常对实时性要求
项相对应，只有发起请求的用户被授予授权项所对应的策略，该用户才能成功调用该接口。例如，用户要调用接口来查询云服务器列表，那么这个IAM用户被授予的策略中必须包含允许“ecs:servers:list”的授权项，该接口才能调用成功。 支持的授权项 策略包含系统策略和自定义策略，如果
、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对ECS服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。多数细粒度策略以API接口为粒度进行权限拆分，RES支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。
发布时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。对物品有实时性要求的则必填。 否 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。 否 author List[String] 作者，一个作者一个元素，信息流推荐场景建议填写。
最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig object 作业配置。 表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型
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
intelligent，智能场景 datasource_id 是 String 数据源id，字母、数字、下划线、减号组合32位。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig
排序策略 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。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM
workspace_id String 工作空间编号。 data_config DataConfig object 数据配置。 specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。
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。
息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 请求参数
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