数据格式规范 推荐系统OBS文件夹规范 离线数据源 实时日志 全局特征信息文件 父主题： 用户指南（旧版）

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什么是RES？ 推荐系统（Recommender System，简称RES）基于华为大数据和人工智能技术，提供推荐平台和算法服务，并帮助企业构建个性化推荐应用，助力提升网站/APP的点击率、留存率和用户体验。 父主题： 基础问题

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系统策略名称 描述 类别 RES FullAccess 推荐系统服务管理员权限，拥有该权限的用户可以操作并使用所有推荐系统服务。 系统策略 RES ReadOnlyAccess 推荐系统服务只读权限，拥有该权限的用户仅能查看推荐系统服务数据。 系统策略 RES常用操作与系统策略的授权

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调用说明 推荐系统提供了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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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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使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据，物品数据，行为数据上传至 对象存储服务 （OBS）用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 创建离线数据源 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。

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RES的离线数据源包括什么？ 离线数据包括如下几张表： 用户属性表 物品属性表 用户操作行为表 每张表的字段描述和规范详情请参见《推荐系统用户指南》中准备离线数据源章节。 父主题： 数据源

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空间巨大的本地图片处理软件即可直接在线对图片进行处理。 例如，可以随时随地在线对在云相册中的图片进行效果、缩略设置后，即刻在线将图片分享给好友、同事等。 需要频繁访问图片数据的购物网站等，可以使用图片处理对图片在线进行简单操作后，使用 CDN加速 ，后续请求可以直接从CDN下载，提高访问效率。

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43.0及更高版本。 Mozilla FireFox : 38.0及更高版本。 Internet Explorer : 9.0及更高版本。 推荐系统属于高并发低时延场景，建议使用私有网络获取推荐结果。

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主机迁移服务受限于使用镜像创建云服务器，系统盘大小有不能超过1 TB的限制。 解决方案 请参考源端系统盘大小超过1 TB时，如何迁移？ 进行调整，使目的端推荐系统盘不超过1TB后，再进行迁移。 父主题： 错误码排查与解决方法

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card度量方法计算两个节点的相似程度，预测节点之间的紧密关系。 适用场景 关联预测算法（Link Prediction）适用于社交网上的好友推荐、关系预测等场景。 参数说明 表1 关联预测算法（Link Prediction）参数说明 参数 是否必选 说明 类型 取值范围 默认值

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使用流程说明 流程 子任务 说明 详细指导 数据源 准备离线数据源 需要您准备包含用户数据，物品数据，行为数据上传至对象存储服务（OBS）用于推荐系统的离线计算。 准备离线数据源 上传离线数据源至OBS 创建离线数据源 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。

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计算资源：用于推荐作业的计算规格。涉及计费功能包含：数据源、自定义场景、智能场景中的离线计算和模型训练。 存储资源：用于推荐系统数据存储规格。涉及计费功能包括：数据源。 在线服务：用于推荐系统在线推理，获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算资源分为“计算型CPU(1U4G)实例”、“计算型GPU(P

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图数据模型中的点代表实体，如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 图数据模型中的边代表关系，如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 如果点被删除了，基于该点的边会自动删除。 父主题：

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包含点和边。 点代表实体。如交通网络中的车辆、通信网络中的站点、电商交易网络中的用户和商品、互联网中的网页等。 边代表关系。如社交网络中的好友关系、电商交易网络中用户评分和购买行为、论文中作者之间的合作关系、文章之间的索引关系等。 知识图谱 的计费规格分一万边、百万边、千万边，其中

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在IAM控制台创建用户组，并授予推荐系统服务只读权限“RES ReadOnlyAccess”。 创建用户并加入用户组 在IAM控制台创建用户，并将其加入1中创建的用户组。 用户登录并验证权限 新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择“推荐系统”，进入RES管理控

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概述 共同邻居算法（Common Neighbors）是一种常用的基本图分析算法，可以得到两个节点所共有的邻居节点，直观地发现社交场合中的共同好友、以及在消费领域共同感兴趣的商品，进一步推测两个节点之间的潜在关系和相近程度。 适用场景 共同邻居算法（Common Neighbors）适用于电商、社交等多领域的推荐场景。

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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 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。

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如何确定近线数据源导入实时数据成功？ 近线数据源上传成功后，可在推荐系统控制台的“数据源”直接查看。 父主题： 数据源

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应用场景 推荐系统支持深度智能挖掘用户和物品的关联关系，将对应场景的推荐结果推送给用户，代替低纬度的人工规则，提升了相关运营指标和用户的体验。包含了互联网信息流，短视频/直播/音乐/阅读，广电媒资，社交，电商等场景。 RES+电商应用场景 场景描述 电商场景中，通常涉及首页推荐、

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