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说明 作业ID(job_id) 是 String 作业的ID。离线策略特征工程-初始用户画像-物品画像-标准宽表算子、近线策略基于用户数据更新用户画像算子、近线策略基于物品数据更新物品画像算子可以作为此处的作业ID。 新的全局特征配置文件路径(new_global_features_info)

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NEARLINE_WRITE_USER_PROFILE (根据用户信息日志写入用户画像) NEARLINE_WRITE_ITEM_PROFILE(根据物品信息日志写入物品画像) NEARLINE_UPDATE_USER_PORTRAIT(根据行为日志，更新用户画像) NEARLINE_UPDATE_

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发更为有效。 图1 场景分析 智能相册 基于图像识别的标签可达近万种，智能相册可以自定义分类，比如“植物”、“美食”、“工作”等类别。方便用户管理相册，带来良好体验。 图2 智能相册场景 目标检测 在建筑施工现场，基于定制化的图像识别目标检测系统，可实时监测现场人员是否佩戴安全帽，以降低安全风险。

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数据质量 数据质量是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据或者通用格式数据检测输入数据是否合法。 数据质量 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。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。

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链等技术手段赋予了数字藏品额外价值，供消费者收藏 游戏行业：NFT是 区块链 游戏的基础，通证化、追踪并转移独一无二游戏物品，且无需托管。让玩家完全掌控自己的游戏物品 品牌零售业：NFT数字营销，获取私域流量、直接形成销售转化、积累客户数据是品牌数字化营销的主要目标 互联网行业：针对

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黑名单地址，黑名单所在路径。 黑名单中的物品不能出现在最终推荐结果集里面。 白名单地址，白名单所在的路径。白名单之外的物品不应该出现在最终推荐结果集里。 历史行为过滤，指定与用户个性化的物品候选集过滤准则。例如对于用户过去3天内有过view行为的物品（如新闻）过滤，使之不进入候选集。 过滤ID。

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服务使用流程 图像识别（Image Recognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。 使用本服务的操作流程如下所示： 图1 使用流程

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的全局特征信息文件路径。 “通用格式数据”：经过特征工程处理的宽表路径。 “用户属性表”：离线数据用户属性表的OBS路径。 “物品属性表”：离线数据物品属性表的OBS路径。 “用户操作行为表”：离线数据用户操作行为表的OBS路径。 图1 属性配置 删除场景 登录RES管理控制台，

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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 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 matrix_factorization

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Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 use_type 是 String 使用类型： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是

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虚实结合虚拟直播 场 398,000 新闻播报类纯CG视频制作 秒 1,534 新闻播报类虚实融合视频制作 秒 1,665 3D物品展示纯CG视频制作 秒 13,440 3D物品展示虚实融合视频制作 秒 15,040 云笙3D数字人视频制作 秒 16,800 云霄3D数字人视频制作 秒 16,800

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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 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 matrix_factorization

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SDK获取和安装 JAVA版本图像识别的SDK推荐您通过 Maven 安装依赖的方式使用华为云 Java SDK： 首先您需要在您的操作系统中 下载 并 安装Maven 。 安装配置完成后，输入命令“mvn -v”,显示如下图 Maven版本信息 表示成功。 Maven安装完成后

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推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括： 离线数据源：包含用户类数据，物品类数据，行为数据以及推荐候选列表。 人工推荐策略的候选集（可选）：您可以将人工编辑推荐结果的列表csv文件（即物品ID）存放在OBS桶中。 创建桶的区域需要与RES所在的区域一致。RES目前只支持

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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 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 matrix_factorization

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通用数据由特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成。其路径与“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”结果保存路径一致。 说明： 在使用通用格式数据之前，需要先进行特征工程算子计算。 通用格式数据：从用户属性表、物品属性表和用户操作行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成JSON数据，即内部通用格式。

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详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。

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调用说明 图像识别提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。 父主题： 使用前必读

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简介 蒲公英表单，在线编辑表单工具，满足问卷调查、物品领用、活动报名等常见表单需求。 0门槛，开箱即用：预设近30种表单模板 1分钟，创建表单：位置、手写签名、图片等15种题型 内外可控，类型多样：单次、多次、周期、匿名填表，一键提醒未填 灵活触达，实时数据：支持二维码、链接、微信等分享方式，实时查看数据

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用户数据url。 item_url 是 String 物品数据url。 behavior_url 是 String 行为数据url。 表7 Nearline 参数 是否必选 参数类型 描述 item_topic 否 Topic object 物品topic。 user_topic 否 Topic

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