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描述 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的用户特征， 未选择的用户特征将不会被处理，即排序模块将忽略这些特征。 说明： 离散的区间个数不能超过100个，请您根据业务需求合理分配参数值。 单击，增加用户特征。在下拉选项中
行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 matrix_factorization
cluster_name 是 String 集群名称。 status 否 String 集群状态。 is_register 否 Boolean 是否注册。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "clusters": [ {
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API版本选择建议 当前RES服务对外API开放存在2种： RES新版本的API接口，推荐使用。 RES旧版本的API接口，现仅为存量用户提供，即将下线。 父主题： 使用前必读
务。 用户 推荐系统被推荐的对象，一般是指使用业务系统的客户。例如，某电商的客户。 物品 被推荐的内容，一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如，某视频网站的视频。 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。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、
创建工作空间 功能介绍 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，用户可以在工作空间下面继续创建数据源、场景以及推荐任务等。是否有工作空间的操作权限取决于用户是否属于当前工作空间绑定的企业项目。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2
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推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 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
在购物车场景，使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合，所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1， 对离线生成的items2进行如
状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头，响应同样也有消息头，如“Content-type”。 对于获取用户Token接口，返
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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
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