场景推荐 - 本地计算集群LCC | 百度智能云文档
推荐形态 如果您需要区域云、近场云，根据您的业务规模，我们推荐您使用LCC-General（中型）或LCC-Advanced（大型）方案，以满足对于低时延组网以及网络高并发接入能力的要求。 优势 数据安全。 数据可以完全保存至本地，同时提供网络流量审计，满足数据不出厂的私密化、安全化数据存储要求。 资源弹性。
查询域名是否可添加 - 内容分发网络CDN | 百度智能云文档
域名能被添加，false表示该域名不能被添加 message 可选 String 对于情况进行说明，如果不能被添加则说明原因 请求示例 Plain Text 复制 1 GET /v2/domain/abc.test.com/valid HTTP/1.1 2 Host: cdn.baidubce.com
产品描述 - 智能推荐引擎AI_REC | 百度智能云文档
三、技术架构 基于用户数据、行为数据、物料数据多方数据源训练三段式”召回-排序-融合“推荐算法，依托百度高性能高可靠的工程架构保障，助力构建全链路推荐系统。 四、产品优势 1、简单可依赖的端到端的智能推荐引擎，接入简单、使用简单和维护简单。 2、提供多场景推荐api，含猜你喜欢、相关推荐、热门推荐开发接口。 3、内置多种机器学习、深度学习模型，通过简单的无代码化配置完成ai模型调用，屏蔽复杂性。
数据接入 - 智能推荐引擎AI_REC | 百度智能云文档
数据接入 概述 数据接入是使用推荐服务的前提，开发者需要在数据接入环节接入三种数据：物料数据、行为数据和用户数据。每种数据都规定了需要传入的字段，开发者根据系统定义的字段名称和要求上传数据，否则将无法正常使用推荐服务。 前提条件 1已创建好三种物料数据表。 2已经准备好要接入的物料、用户和行为数据。
功能问题 - 智能推荐引擎AI_REC | 百度智能云文档
3）推荐系统中算法有哪些 答：推荐系统中常用的算法包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等。这些算法各有优缺点，需要根据具体应用场景选择合适的算法。 （4）如何优化推荐系统的？ 答：优化推荐系统需要从多个方面入手，包括数据收集、特征选择、模型训练和结果展示等。可以通过改进算法、增加训练数据、调整模型参数等方式来提高推荐系统的准确性和效果。
用户画像 - 智能推荐引擎AI_REC | 百度智能云文档
2数据接入服务和推荐服务已经开启。 3该用户有使用行为。 操作步骤 1登录进入智能推荐引擎，进入【服务中心】模块，点击【用户画像】卡片。 2输入用户id，点击【添加抽样】按钮，系统会抽样该用户行为数据进行分析，便于跟踪模拟用户使用效果和分析。 3点击历史推荐物料【详情】按钮，查看历史推荐列表。
调用服务 - 智能推荐引擎AI_REC | 百度智能云文档
调用服务 概述 数据接入后，开发者启动推荐服务，通过配置流量控制参数确定所需资源，一键启动推荐服务，启动服务后开发者可根据系统使用指南调用接口，并根据接口文档说明对API进行调试。同时，开发者可以在此节点查看监控服务运行状态。 前提条件 1应用已经创建完成，并且已经接入物料、用户和行为数据。 2具有服务调用token权限。 操作步骤 1登录进入智能推荐引擎。
查看流量统计信息 - 海外CDN产品官网页_百度智能云
查看流量统计信息 操作步骤 登录 CDN管理控制台 ，点击“统计分析”。 支持查看 流量带宽 、 访问概览 和 回源统计 信息。您可以根据需要选择不同的域名，默认情况下选择所有域名进行统计，支持不同时间段和不同粒度时间选择。 查看流量带宽信息：默认显示总带宽和回源带宽两条线，可以勾选多个域名查看总和。 查看概览信息：查询实时的HTTP CODE、QPS和平均传输速度。
场景管理 - 智能推荐引擎AI_REC | 百度智能云文档
场景管理 概述 便于管理用户推荐栏位，更细粒度的分析业务指标效果。 前提条件 1应用已经创建完成。 2已经接入物料数据。 操作步骤 1登录进入智能推荐引擎，【场景管理】点击【创建场景】按钮。 2弹出创建场景框，输入场景名称，场景编码，选择相应的场景类型（推荐/搜索场景），并选择调用的服务。
打散策略 - 智能推荐引擎AI_REC | 百度智能云文档
打散策略 概述 原始推荐结果按照相似度打散为多个请求中。这种策略可以有效地避免用户对同一类内容多次浏览，从而提高用户体验和推荐算法的效率。 前提条件 1应用已经创建完成。 2应用已经创建完成，并且已经接入物料数据。 3 服务已经启用。 操作步骤 1登录进入智能推荐引擎。 2配置打散规则：为防止同一维度的物料聚集在一起，提高用户多样性体验，您可以通过以下规则进行打散。
