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效果评估
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参数名称 说明 计算引擎 计算引擎信息，选择指定服务名、集群名称、任务配置地址、资源名等信息。 数据源 数据源类型有初始格式和通用格式可以选择。 “初始格式” 用户操作行为表：初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式” 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”
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验证事件处理结果
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最小长度：3 最大长度：100000000 error_code String 请求响应代码，范围：0000~9999，正常时取值：0 缺省值：GOM.00000000，请求成功 最小长度：1 最大长度：100000000 error_msg String 请求响应描述 最小长度：0 最大长度：100000000
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提交事件单解决方案
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最小长度：3 最大长度：100000000 error_code String 请求响应代码，范围：0000~9999，正常时取值：0 缺省值：GOM.00000000 请求成功 最小长度：1 最大长度：100000000 error_msg String 请求响应描述 最小长度：0 最大长度：100000000
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创建事件单
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最小长度：3 最大长度：100000000 error_code String 请求响应代码，范围：0000~9999，正常时取值：0 缺省值：GOM.00000000 最小长度：1 最大长度：100000000 error_msg String 请求响应描述 最小长度：0 最大长度：100000000
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召回策略
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例如，通过用户匹配物品生成给用户推荐物品的候选集，物品自匹配生成给物品推荐物品的候选集。可选： 用户匹配物品 物品自匹配 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数，如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。 用户特征名：字符串，长度1-20。 物品特征名：字符串，长度1-20。
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离线数据源
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000312" } 物品属性表 物品属性表记录物品的属性信息，例如类别、长度等，属性名和属性值成对出现。 表3 字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 itemId String 物品ID，唯一标识。 是 itemProperties String 描述物品的key-value信
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实施步骤
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⼯⼚模块：⼯⼚在APS中主要起到数据的归组的作⽤，如资源、物品、BOM等都是可以按⼯⼚进⾏分组 图5 ⼯⼚管理界面 库存点物品：在库存点物品管理界⾯可对相关库存点物品进⾏设定。库存点物品（以下简称为物品）可维护成品、半成品、原材料等物品主档信息，包括物品代码、名称、规格属性、计划属性、⽣产属性、采购属性、销售属性等信息。
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查询事件单详情
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最小长度：3 最大长度：100000000 error_code String 请求响应代码，范围：0000~9999，正常时取值：0 缺省值：GOM.00000000 最小长度：1 最大长度：100000000 error_msg String 请求响应描述 最小长度：0 最大长度：100000000
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什么是推荐系统
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槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象，用户根据场景选择不同的推荐实体。 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。
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近线作业
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ble的RS单元数量提升性能。 - 基于物品数据更新物品画像 基于物品数据更新物品画像可持续更新物品画像，更新频率可达秒级。以DIS中的实时物品日志为数据源，持续更新或添加物品画像数据，使物品画像处于最新的状态。 表4 基于物品数据更新物品画像参数说明 参数名称 说明 默认值 策略别名
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获取推荐结果
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在线上策略使用到关联推荐召回策略时需要提供。例如，给用户推荐物品，主体是用户，客体是物品；给物品推荐用户，主体是物品，客体是用户；给用户推荐用户，主体是用户，客体是用户；给物品推荐物品，主体是物品，客体是物品。 纯排序场景中，该参数为传入待排序物品列表的字段，传入物品集供模型排序使用。 rec_num -
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存储引擎
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存储引擎
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引擎管理
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引擎管理
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引擎管理 查询微服务引擎的规格列表 查询微服务引擎列表 创建微服务引擎 查询微服务引擎的详情 查询微服务引擎任务详情 查询微服务引擎配额详情 删除指定的微服务引擎 升级微服务引擎 更新微服务引擎配置 变更微服务引擎规格 重试ServiceComb引擎专享版失败任务 更新微服务引擎详情
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Nacos引擎
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存储引擎
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流程引擎
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存储引擎
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部署服务
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同产品颜色的物品进行去重，留下召回分数高的物品。 item_id_ignore_length 否 String 要忽略的物品ID末尾长度，例如：候选集中有两个物品为SKU_A000123和SKU_A000456，指定忽略长度为3，则对该物品去重，留下召回分数高的物品。。 表8 attribute_rules参数说明
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自定义场景简介
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召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 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。
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