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RES的离线数据源包括什么？ 离线数据包括如下几张表： 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题： 数据源
密钥认证 在使用RES之前，需要获取添加访问密钥，用于授权使用OBS、DLI、Cloudtable、ModelArts等服务，如果没有添加访问密钥，则无法调用接口。 获取访问秘钥并添加RES全局配置 属性配置 以键值对的方式进行存储，配置后的配置项可以用于整个服务。 管理属性配置 计算资源
在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ RES从全局角度计算在线服务获得推荐的调用次数，不区分每次调用的用户。例如A用户调用请求推荐接口是每秒5次，B用户调用请求推荐接口每秒5次，当A用户和B用户同时调用此接口时，总的获得推荐的调用请求为A用户和B用户之和，即5+5=10。 父主题：
身份认证。 （可选）开通数据接入资源DIS 在使用推荐系统之前，数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）采集用户实时日志，在计算引擎中消费实时日志并做近线处理。 登录华为云。在华为云“产品”页签，选择“大数据>数据接入服务DIS”，进入DIS产品页。单击“进入控制台”，开始使用DIS。
数据源列表页面。 在数据源列表单击目标数据源名称，进入数据源详情页面。 单击离线数据源右侧的“编辑”，在页面下方单击选择目标文件在OBS中的存储位置。 图1 修改离线数据源 单击“确认”，完成修改。 删除数据源 前提条件 已存在创建成功的数据源。 注意事项 数据源中的数据结构、数
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，系统才具备根据实时行为进行曝光过滤的功能，该部分可参考上传实时数据进行配置和对接。
热门推荐的主要应用场景是什么？ 热门推荐只要适用于首页、热点类场景，满足流行度统计，有效吸引新用户。 父主题： 智能场景
上传实时数据 RES通过DIS SDK上传实时数据，用户实时日数据并做近线处理。当前仅支持Java语言的SDK，示例请参见《数据接入服务SDK参考》。 前提条件 如果需要使用近线上传实时数据的用户，可以使用DIS SDK接口上传，请您按照需求下载DIS SDK，下载完之后按照下面的说明进行SDK升级。
开通相关资源 绑定资源 针对您创建的集群等资源，需要完成绑定，才可以在创建作业时可选择绑定的集群进行计算存储等操作。 绑定资源 创建跨源链接 在使用DLI进行推荐系统的离线和近线计算时，建议创建跨源连接，用于访问CloudTable的数据源，提高读写性能。 创建跨源连接 开启公共终端节点 推
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。
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
一线城市的用户过滤敏感信息物品，使之不进入候选集。单击增加属性过滤规则。 用户属性：指定在用户属性中需要过滤的字段，包含属性名和属性值。来源于画像数据，即特征工程中初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子作业输出的数据，用户属性来自于公共配置的全局特征信息文件。如过滤籍贯是广东且性别为男性的用户。
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。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器的可视化界面。通过管理控制台，您可以使用直观的界面进行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。
文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 通用格式数据源根路径 通用格式生成所在的根目录，即用户提交初始初始用户画像-物品画像-标准宽表生成或基于行为数据的用户画像更新时所提供的结果保存路径。 行为起止日期
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近，将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值，避免数据因为过期被过滤掉。
推荐结果多样性打散 本实践针对用户的单次推荐预测请求，在返回的物品列表中，对规定的属性进行打散，避免推荐结果出现同一属性物品扎堆出现的现象。 本实践的基本流程如下： 准备工作 创建数据源 配置在线服务参数 获取推荐结果 准备工作 已注册华为云帐号，并且账号为可用状态。 确保用户选择的属性在物品表存
效果评估 创建效果评估可以对服务设置指标，查看推荐效果的反馈，可以根据系统提供的指标添加。 创建效果评估作业 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务>智能场景”，默认进入“智能场景”列表。 在智能场景列表中，单击“运行中”状态的目标场景名称，进入详情页。 单击“效果评估”页签
基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。 获取推荐结果 父主题： 智能场景
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
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