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根据表1设置计算引擎和存储平台相关参数，并根据业务需要在“增加历史行为过滤”，如图2所示。 图2 创建过滤规则 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 计算引擎 服务名，计算引擎DLI用于推荐系统的离线计算和近线计算。 集群名称，选择“资源中心”绑定的DLI集群名称。
过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式，使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为，生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系，最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。
属性匹配，单击添加匹配特征对，如用户特征名为city，物品特征名选择tags，权重值设置为1，其意思为根据选定的主体和客体相关属性对的匹配情况累计权重值。 数值比较，单击添加属性权重，在下拉列表中选择属性名称，设置权重，根据客体相关数值属性的大小进行重排序。
（可选）在目标召回策略右侧，单击“设置参数”，可以对所选策略进行参数设置。 具体策略的参数说明可单击上方策略名称进行查看，策略设置完成后，单击“下一步”。 过滤规则 过滤规则是用于配置候选集的过滤方式，使相关内容不进入候选集。过滤规则生成的候选集UUID用于最终结果推荐。
业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集可以从用户历史行为数据中筛选出发生过某些行为的物品(例如，筛选出曾经点击过5次的物品)。此策略适用于“看了又看”，“买了又买”等推荐场景。
应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。
功能优势： 多维度管理，支持运营规则设置，一站式推荐平台。 自动挖掘特征，采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合，提高特征选择效率。 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。
目前RES所支持的推荐策略如下所示： 召回策略 过滤规则 特征工程 排序策略 近线策略 效果评估 推荐策略详细信息请参见《推荐系统用户指南》算法介绍及其参数说明章节。 父主题： 自定义场景
建议至少设置30天。 “绝对时间间隔”：指定历史行为时间段，选取数据中每个用户距离现在时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “行为类型”：指定行为类型。 “最小次数”：行为次数下界，高于此的物品才会被选中。默认为1。
设置完成后，单击“确定”。数据质量检测作业一般需要运行一段时间，请您耐心等待。您可以前往数据质量作业列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的离线作业“状态”为“计算中”，当离线作业的“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，检测完的数据将使用于离线作业。
RES优势 开放式推荐 提供完整的推荐平台和原子推荐算法，不绑定客户的运营场景，客户可以在华为云上根据自己对推荐算法和运营规则的理解，自定义专属的推荐流程。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。
排序策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 效果评估 根据用户行为的数据回流，提供多维度的效果统计。 效果评估 父主题： 离线作业
最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况，因此在可预见的并发规格中，建议填写实际并发的规格，推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源，避免峰值的到来。
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
具体策略的参数说明可单击上方策略名称进行查看，策略设置完成后，单击“下一步：过滤规则”。 过滤规则 过滤规则是用于配置候选集的过滤方式，使相关内容不进入候选集。 如果您选择的是排序引擎，在配置完基本信息之后进入“过滤规则”页签。
发布或终止自定义场景默认对该场景下的所有作业执行发布或终止操作，包括召回策略、过滤规则、排序策略和在线服务等作业。 前提条件 已存在创建成功的自定义场景。 发布自定义场景 登录RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务” > “自定义场景”，进入自定义场景列表页面。
属性过滤规则 指定定制化用户属性以及物品属性过滤规则，属性过滤规则用于过滤最终用户的推荐结果。例如，对于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。
召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。
实时日志 运行推荐策略 创建离线作业 创建离线作业包括进行数据质量检测、创建组合作业、特征工程、召回策略、排序策略、过滤规则等作业。 运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑，包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。
算法介绍及参数说明 召回策略 过滤规则 排序策略-离线特征工程 排序策略-离线排序模型 在线服务 效果评估 父主题： 自定义场景
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