自定义场景 推荐引擎和排序引擎有什么区别？ RES支持哪些自定义策略？ 重新运行被在线服务所引用的召回策略，是否需要重新部署在线服务？ 在线服务获得推荐的调用次数如何计算？ 自定义场景关闭后，为什么会自动启动？

查看更多 →

和MultiDRM，确保用户高价值媒资内容不泄露。 支持SSAI广告插入和广告跟踪（公测中） 支持服务端线性广告pre-roll、mid-roll插入能力。基于弹性服务架构，提供无缝衔接与低延迟的广告体验和精准的广告跟踪服务。 流质量监控 支持频道维度的分钟级入流质量监控能力，方

查看更多 →

objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping Striping object 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

查看更多 →

objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 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 否 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

查看更多 →

objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 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 否 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

查看更多 →

objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 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 否 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

查看更多 →

训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在“ 工业智能体 控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类

查看更多 →

设置等等。 图1 系统参数 车型信息 车型信息条件查询；新增、编辑、删除、批量删除； 图2 车型信息 广告banner 广告信息条件查询；新增、编辑、删除、批量删除； 图3 广告banner 应用通知管理 应用通知信息条件查询；新增、编辑、删除、批量删除；查询用户信息，对用户进行通知消息推送和短信发送。

查看更多 →

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

查看更多 →

知识中心 检索知识库数据 创建知识库 删除知识库 执行知识库 查询知识库最新执行记录 修改知识库召回状态 创建知识数据集 查询知识数据集详情 删除知识数据集 执行知识数据集 查询知识数据集最新执行记录 父主题： API

查看更多 →

Topic类 说明 {产品标识}/out/{设备标识} 发布 用于设备发布消息，消息处理按照规则引擎配置进行，用户可灵活使用。 {产品标识}/in/{设备标识} 订阅 用于设备订阅消息，消息处理按照规则引擎配置进行，用户可灵活使用。 /v1/devices/{设备标识}/datas 发布

查看更多 →

提供给Learner 重定向广告推广 场景概述 重定向广告（Retargeting）是一种基于应用、网页广告的定向技术，即针对广告受众（Audience）的浏览行为进行分析，在同一个广告位，推送为该用户定制的广告，实现千人千面。 客户瓶颈 重定向广告推广最终目的是将访问者转变为下

查看更多 →

RES支持哪些自定义策略？ 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

查看更多 →

最佳实践 通过账号直达功能实现GeminiDB Redis实例的多租户管理 通过FastLoad极速导入实现广告投放业务RTA 通过PITR实现游戏回档方案概述 通过exHash实现广告频控业务方案概述 GeminiDB Redis 在IM场景中的应用

查看更多 →

基础版算入计费消息数 设备调用LWM2M协议的Register消息 应用端消息 应用端调用物联网平台API发送的消息 算入计费消息数 规则引擎转发消息 使用规则引擎转发到其他 华为云产品 的消息 当低于设备上报消息数时免费赠送，超过部分算入计费消息数。 例如： 上报100万条，流转110万条，消息数按110万条计算。

查看更多 →

会话级（session） [0, 127](0) 表示BM25索引使用的相似文档排序召回检索算法。 bm25_ncandidates 会话级（session） [0, 65536](128) 表示使用BM25索引做相似文档排序召回检索时所需准备排名靠前的文档数量。 父主题： GUC参数说明

查看更多 →

objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping Striping object 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

查看更多 →

第一行内容的含义如下所示，即模型优劣的评价指标： f1-score：F1分数同时考虑精确率和召回率，让两者同时达到最高，取得平衡。 precision：精确率，又被称为查准率，是针对预测结果而言的。含义为在被预测为正的样本中实际为正样本的概率。 recall：召回率，又被称为查全率，是针对原样本而言的。含义为在实际为正的样本中被预测为正样本的概率。

查看更多 →

需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在 自然语言处理 套件控制台选择“通用文本分类工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。

查看更多 →

训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如准确率、召回率等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用，并训练模型，详情请见训练模型。

查看更多 →

String 待分析文本。 label Integer 正负分类标签。 1：广告 0：非广告 confidence Float 标签label的置信度。 请求示例 请求示例（判断“XXX去屑洗发水，全国包邮”是否是广告） POST https://{endpoint}/v1/{proje

查看更多 →