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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exus 云服务器 的强大性能和弹性扩展能力，用户可以轻松地在云端部署此模型，并根据实际需求灵活调整资源。 文本相似度计算：适用于搜索引擎、推荐系统等领域，帮助提升搜索结果的相关性和推荐准确性。 文本分类与聚类：广泛应用于内容管理、舆情分析等场景，支持自动化的信息分类与主题发现。 自

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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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KooMessage 云盘服务 KooDrive 云手机服务 KooPhone 企业搜索 服务 KooSearch 云地图服务 KooMap EI服务产品部 推荐系统 RES 数据接入服务 DIS 人证核身解决方案 IVS 图像识别 Image 图像搜索 ImageSearch 视频接入服务 VIS 数据湖探索

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裸金属服务器 BMS 云测 CloudTest VPC终端节点 VPCEP 云存储网关服务 CS G 虚拟专用网络 VPN 企业路由器 ER 推荐系统 RES 云服务器备份 服务 CSBS 内容分发网络服务 CDN 容器安全服务 CGS 态势感知 SA 代码托管 CodeHub 表格存储服务

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数据结构 当数据源创建完成，您可以进入数据源详情页面进行数据质量管理操作。数据质量管理操作可以将离线数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。 数据结构介绍 数据结构步骤的主要目的是读取用户上传的离线数据，解析用户特征和物品特征中

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了互联网应用，尤其是支持高并发访问的互联网应用必不可少的基础服务之一。 以下举几个典型样例： （电商网站）秒杀抢购 电商网站的商品类目、推荐系统以及秒杀抢购活动，适宜使用Redis缓存数据库。 例如秒杀抢购活动，并发高，对于传统关系型数据库来说访问压力大，需要较高的硬件配置（如磁

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训练数据的OBS路径。 test_data_path 是 String 测试数据的OBS路径。 algorithm_type 是 String 算法名称，推荐系统内部定义，必须为LR、FM、FFM、DEEPFM、PIN中的某一个。 algorithm_parameters 是 JSON 每个算法有

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Redis能够实现亚毫秒级的数据请求响应。这种超低时延的性能，对需要实时数据处理和分析的应用场景，如在线游戏、金融科技、广告系统和实时推荐系统，提供了强大的数据支持。因此，GeminiDB Redis成为处理大规模实时交互和高频交易等场景的理想选择。 根据现网的案例经验，在百万

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String 推荐通用数据模板 用户属性表USER_META 物品属性表ITEM_META 用户操作行为表USER_BEHAVIOR 数据格式请参见推荐系统离线数据源。 通用格式 GENERAL_FORMAT data_source_url 是 String 数据源路径，最大长度1000字符。

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Mozilla、Google都为REST提供了图形化的浏览器插件，发送处理请求消息。 此处以Postman为例，指导您如何通过调用预测接口获取推荐结果。更多接口信息请参见《推荐系统API参考》。 下载Postman软件并安装，您也可以直接在Chrome浏览器添加Postman扩展程序（也可使用其它支持发送post请求的软件）。

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_EMET_METADATAHIS、EDG25_EMET_MCDATAS历史表的数据超过20w以上，建议采用数据备份来备份元数据环境，不推荐系统自带的备份恢复操作； IPv6部署 睿治251支持ip v6部署，此处以tomcat为例介绍如何配置 修改tomcat/conf/server

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DWS DWS集群 数据接入服务 DIS 通道 表格存储服务 CloudTable CloudTable集群 图引擎服务 GES GES集群 推荐系统 RES 工作空间 数据可视化 DLV DLV实例 软件开发云 DevCloud 项目管理 应用与 数据集成平台 ROMA ROMA实例 ROMA任务

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创建在线服务 在线服务负责分析结果的应用过程，泛指部署线上服务后提供的推理服务，对外提供API接口。在推荐系统中，包含推荐引擎、文本标签、排序三种在线服务，具体说明如下： 推荐引擎 推荐引擎用于对RES召回策略跑出来的候选集结果进行融合过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提

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理场景。可以利用Flink的生态系统，实现高级流处理逻辑和状态管理。详细操作请参考创建Flink Jar作业。 适用于实时数据监控、实时推荐系统等需要快速响应的场景。 Flink Jar作业适用于需要自定义流处理逻辑、复杂的状态管理或特定库集成的数据分析场景。 Spark作业 可

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源选择”页签。 填写组合作业相关配置参数，请参见表1。 表1 创建组合作业参数说明 模块 参数名称 说明 计算引擎 服务名 计算引擎用于推荐系统的离线计算和近线计算。默认 DLI 。 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JSO

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创建离线数据源 数据路径选择完成后单击“立即创建”。 离线数据源创建完成后，在数据源列表页面单击目标数据源名称进行数据质量管理，具体操作请参见推荐系统用户指南>数据源质量管理，完成数据探索并生成数据质量报告，此步骤完成后创建的数据源才可用。 步骤3：创建自定义场景 在RES管理控制台，在左侧导航栏中选择“推荐业务

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参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，现在只支持DIS。将实时近线任务需要的数据添加到DIS中，推荐系统通过读取该数据进行近线计算。 in_stream_conf 是 JSON 请参见表8，平台参数。 out_stream_conf 是 JSON

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型忘记之前学到的内容。增量训练通过保留旧知识的同时学习新知识来避免这个问题。 增量训练在很多领域都有应用，比如 自然语言处理 、计算机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强，更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练

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创建离线数据源 数据路径选择完成后单击“立即创建”。 离线数据源创建完成后，在数据源列表页面单击目标数据源名称进行数据质量管理，具体操作请参见推荐系统用户指南>数据源质量管理，完成数据探索并生成数据质量报告，此步骤完成后创建的数据源才可用。 步骤3：创建智能场景 登录RES管理控制台，

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大数据及AI管理组 账号 该组成员负责统一管理和运维账号下所有的大数据及AI云资源及服务，包括MapReduce、 数据仓库 、 数据湖 、实时流计算、图引擎、推荐系统、ElasticSearch、 表格存储 等 ModelArts FullAccess MRS FullAccess DWS FullAccess

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