- 您可以通过在线服务预测结果，也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 获取推荐结果 （可选）效果评估 - 创建效果评估可以对线上服务设置指标，查看推荐结果的具体衡量指标。 效果评估 父主题： 用户指南（旧版）

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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

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打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网的发展，短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分，凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量，并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案，以提升营销效果和效率。在这种场景下，用户只需提供

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离线作业 离线作业简介 组合作业 数据质量 特征工程 召回策略 排序策略 过滤规则 效果评估 管理离线作业 删除离线作业 父主题： 用户指南（旧版）

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特征工程，特征处理多样化，支持自定义特征散列等。 丰富的推荐策略，提供丰富的召回、过滤、排序算子。 运营助手，支持多维度运营，根据业务情况及时调整推荐结果。 效果评估，实时效果评估，推荐指标图表展示。

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智能场景 智能场景简介 创建智能场景 发布或终止智能场景 获取推荐结果 效果评估 编辑或删除智能场景

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设计、交互设计等指导，并输出相关文档和样例代码。 DevOps指导：协助客户完成微服务DevOps环境规划、搭建和流程建设。 效果评估 包括阶段性效果评估，以及整个变革项目的最终目标达成情况的评估。 业务切换保障 试点完成后需要进行经验总结，并固化到DevOps流程中或者录入到规范文档，并建立持续改进机制。

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推荐作业有哪几种创建方式？ 推荐系统支持如下几种作业创建方式： 通过RES管理控制台创建作业、查看推荐和效果评估结果。详情参见《推荐系统用户指南》。 通过API提交任务并获取结果。详请参见《推荐系统API参考》。 父主题： 基础问题

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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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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

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根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 效果评估 父主题： 自定义场景

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提交实时流近线作业 提交流式训练作业 提交数据质量作业 策略参数说明 停止算子作业 查询作业列表 查询作业详情 重新执行作业 删除作业 提交效果评估任务 查询效果指标 编辑修改作业 更新索引结构 父主题： API（V1不推荐）

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景状态为“运行中”时，作业运行完成。 （可选）效果评估 自定义场景创建完成后，页面自动跳转到自定义场景列表页面，您可以单击目标场景名称进入详情页，创建效果评估。 “效果评估”页签下单击，在弹出页面选择填写“名称”和“描述”。 效果评估名称：只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度小于64个字符。

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程处理为可用于召回策略、过滤规则、排序策略、近线策略的数据。通过上述作业训练出可用于在线服务的推荐候选集。当在线作业运行完成，您可以通过效果评估检测推荐结果。 使用推荐系统 推荐系统操作流程 准备工作 创建华为云账号 进行服务授权 数据源 准备离线数据 创建离线数据源 上传实时数据

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作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 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。 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 打散 打散是指推荐的结果集

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通过主菜单、子菜单自定义服务营销入口，可实现： 直达服务页面。 直接拨打客服电话。 根据营销需求快速、灵活自定义菜单。 直达快应用/H5/MINI card营销活动、服务等页面。 自定义短信下挂按钮 通过短信下挂按钮，自定义营销入口，可实现： 根据营销需求快速、灵活自定义按钮。

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√ √ √ “网站设置”中的“网站宽度”只适用于PC端。 小程序营销功能 主要介绍多终端独立版站点小程序营销功能特性，如表 小程序营销功能特性所示。 表14 小程序营销功能特性 小程序营销功能特性 入门版 标准版 营销版&企业版 添加产品 √（只展示产品，不能购买产品） √ √ 积分设置

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某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。

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某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。

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某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。

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的会员价值分析，针对不同特征的客户执行个性化营销策略，实现会员精细化运营。 提高营销效率，降低获客成本：重复营销自动化，复杂营销场景化。自动营销引擎、可视化营销日历、场景化标签体系，支持规模化、自动化的营销设置，提高营销人效，降低营销成本。 方案架构 图1 业务架构图 图2 部署架构图

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