通过DLF重新执行作业 推荐系统提供了重新执行作业的API，用来将任务以相同的配置重新执行一次，实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，

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针对Firefox，请参见Firefox RESTClient。 针对Chrome，请参见Postman。 预测接口的调用和接口参数请参见预测接口，更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 父主题： 在线服务

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查询训练规格 功能介绍 查询当前推荐系统所提供的离线计算规格，实时计算规格和排序模型训练规格。在创建数据源和场景时，需要提供此信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/resource-specs 表1 路径参数

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要在“增加历史行为过滤”，如图2所示。 图2 创建过滤规则 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 计算引擎 服务名，计算引擎DLI用于推荐系统的离线计算和近线计算。 集群名称，选择“资源中心”绑定的DLI集群名称。 任务配置地址，在创建作业时， 会自动生成一个JSON格式的配置

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属性配置以键值对的方式进行存储，配置后的配置项可以用于整个服务。该配置项的值为用户指定的OBS路径，OBS相关操作请参见创建OBS桶。 前提条件 已开通OBS服务，并按照推荐系统OBS文件夹规范建议格式创建文件夹。 已上传离线数据。 创建场景 您可以根据自己的业务创建场景进行配置，最多可以创建10个场景。具体操作如下：

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String 用于追踪每个被推荐物品的唯一ID。用于推荐效果的计算。 否 flowId String 用于计算每一个在线服务的效果。flowId由推荐系统的API返回给用户，用户需把flowId写到用户行为日志中。 否 实时行为日志示例 { "userId": "user1", "objectType":

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绑定依赖资源 功能介绍 该接口用于绑定推荐系统所需的平台资源，绑定后可用于离线、近线、排序等作业的运行。 URI POST /v1/{project_id}/resources 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id

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创建桶的区域需要与RES所在的区域一致。RES目前只支持华北-北京四区域。例如：当前RES在华北-北京四区域，在对象存储服务创建桶时，请选择华北-北京四。 前提条件 请您按推荐系统要求准备离线数据源。 开通OBS服务，确保您使用的OBS目录与RES在同一区域。 已经获取访问密钥（AK/SK）。 通过OBS管理上传数据

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可用来表示词与词之间或句与句之间的关系。该算法基于Skip-gram模型利用词语来预测它的上下文，并表示为向量形式，可应用于社交网络中的推荐系统、文本相似度等场景。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pys

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通过DLF进行作业监控及任务异常重新启动 推荐系统提供了查询作业详情API接口，可返回作业详情。返回体中的作业状态字段“jobs.job_status”表示了当前任务的状态。 重新执行作业的API用来将任务以相同的配置重新执行一次。 通过查询作业详情API和重新执行作业的API可

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具体操作请参见创建用户组。 （可选）在IAM中创建自定义策略，具体操作请参见创建自定义策略。您可以根据业务需求选择不同的策略，例如，配置推荐系统服务“允许查看作业列表”和“允许查看作业详情”两种自定义策略。 在RES管理控制台，选择“工作空间>创建工作空间”，进入“创建工作空间”页面，单击“新建企业项目”。

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召回是指对大量的物品做初选，为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略中内置了多种召回方式，用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有： 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐

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准备离线数据源 在使用RES创建数据源时，您需要准备以下的3种基础数据包并上传至OBS。如果使用近线流程，需先将业务系统埋点日志转换成推荐系统指定格式，并实时写入DIS相应通道。本章节介绍了RES当前离线数据源和近线数据源的数据格式，您可以参考本章节说明，准备相应的数据。 目前数

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用户属性表 物品类数据 物品属性表 行为类数据 用户操作行为表 用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。 每张表的表结构必须符合推荐系统的要求，列名和字段类型需要和规范中保持一致（参考下面的表结构说明）。 每张表中填充的数据，必须符合推荐引擎的要求。 对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。

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近线作业 近线作业简介 近线作业为推荐系统提供实时计算能力。近线作业以数据接入服务DIS中的数据为数据源，实时计算并更新用户画像、物品画像和推荐候选集等数据。使用近线作业，用户需先将业务系统埋点日志转换成实时日志指定格式，并实时写入DIS相应通道。近线作业具体实现请参见图1。 图1

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INFO为画像表中定义的基本属性字段，TAGS为画像表中定义的带权重的标签，Context为上下文属性。该文件用于说明数据字段信息，以便推荐系统识别用户离线数据，通过特征工程将对应的数据写入到画像中，同时用于排序训练和线上推理服务中使用。 文件数据信息请参见全局特征信息文件数据格式。

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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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如何上传实时数据？ 推荐系统支持您通过SDK上传实时数据，具体操作方法如下。 前提条件 如果需要使用近线上传实时数据的用户，可以使用DIS SDK接口上传，请您按照需求下载DIS SDK，下载完之后按照下面的说明进行SDK升级。 子账户无法使用SDK上传数据，需要主账号授权子账号DIS

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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”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。

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RES服务根据用户使用的不同资源分别进行收费。 计费支持区域：华北-北京四。 由于RES使用的离线数据需存储在OBS中，数据存储产生的费用，请参见《OBS价格说明》。 表1 推荐系统计费项说明 计费项 说明 存储资源 应用于物品画像和用户画像的存储计费，对用户和物品的总条目数统计进行收费。 每个数据源默认规格最低是一

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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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