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如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务，否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”：设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重，目前支持
什么是RES？ 与其他云服务的关系 如何开始使用RES？ 获取访问密钥（AK/SK） 推荐作业有哪几种创建方式？ 创建的场景是否会立即发布？ 最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 是否有样例数据支撑我进一步了解RES？ 什么是区域、可用区？ API查询列表的接口返回结果是否支持分页？
增加用户特征。单击特征后方的删除不需要的用户特征。 物品特征 列表中展示抽取的物品特征和参数类型，此特征会额外应用于所选字段的功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中：
看了某个物品的时候，会推荐最相似/最相关的物品。 “基于物品推荐用户”：某些物品的属性、描述很相似，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
topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型：用户感兴趣的行为类型。 权重值：行为的初始权重。 衰减系数：用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间：用户配置的行为发生时间与当前时间的间隔，以小时为单位。系统只处理在该时间范围内的行为记录。 基于用户相似度的实时召回 基于用
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
“调度类型”：包括自定义和间隔调度。 “开始调度时间”：选择具体的调度时间。可在此下拉框中勾选具体的时间点。 “时间间隔（小时）”：如果选择的调度类型为间隔调度，需要配置调度的时间间隔。 设置完成后，单击“确定”，重新导入数据。 父主题： 数据质量管理
代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID、推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个数”。其中ID可以为用户ID或者物品ID，
match_infos 进行召回匹配的参数配置，即搜索的匹配信息。 label：客体的属性名称（可为字符串或字符串数组类型）。 value：相应的属性值。 weight：该属性值的匹配权重，多个匹配条件做加权汇总后按分值从大到小给出候选集。 filter_info 搜索的过滤信息。 black_list：客体需要过滤的黑名单。
特征名称：值为时间戳(10位)的特征的名称，任务会根据此特征对候选集进行排序。 推荐天数：推荐数据的时间段，该时间段从当前开始往前推N天，默认15天。 默认热度排序。 候选集最大长度 生成候选集的最大长度，每次计算更新的候选集中的个数不会超过最大值。 默认50。 候选集的召回策略 召回候选集的策略。
“在线服务”，进入服务列表页面。 单击目标服务名称进入服务详情页面，单击下方的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，根据您设置的召回策略等返回用户的预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES
会自动生成一个JSON格式的配置源文件，该文件存储在指定的OBS路径中，计算引擎可以通过读取配置源文件来进行离线计算。 资源名，指定DLI运行作业的资源规格。 存储平台 服务名称，CloudTable作为存储平台，用于用户推荐在线数据和推荐候选集的存储。 集群名称，选择“资源中心”绑定的CloudTable集群名称。
新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务的详细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立，复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 操作步骤如下： 登录RES管理控制
返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved Permanently 永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。
推荐系统提供了重新执行作业的API，用来将任务以相同的配置重新执行一次，实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，通过拖拽的方式完成配置。具体操作步骤如下：
在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。 创建离线数据源 上传实时数据（可选） RES通过SDK上传实时数据，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 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
在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作都是基于您创建的数据源进行的。 创建离线数据源 上传实时数据（可选） RES通过SDK上传实时数据，进行数据计算和处理，更新用户的相关数据。 上传实时数据 数据质量管理 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
itemType String 物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系，则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型，包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重，权重有默认分数，默认
推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可完成对任务状态的监控，并且可以根据任务状态决定是否需要重新执行任务。
“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊，也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。", "绝大多数用户的需求往往是关注主流内容和商品。而忽略相对冷门的大量“长尾”信息，导致很多优秀的内容或商品没有机会被用户发现和关注。"
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