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objects 被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表40 AttrValue 参数 参数类型 描述 name String 属性名称。 value String 属性值。 请求示例 查询在线服务
被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b 是 Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表39 AttrValue 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 属性名称。 value 是 String 属性值。 响应参数
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被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b 是 Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表39 AttrValue 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 属性名称。 value 是 String 属性值。 响应参数
被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b 是 Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表38 AttrValue 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 属性名称。 value 是 String 属性值。 表39
被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b 是 Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表38 AttrValue 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 属性名称。 value 是 String 属性值。 表39
objects 被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表40 AttrValue 参数 参数类型 描述 name String 属性名称。 value String 属性值。 请求示例 查询指定类型的作业
objects 被推荐对象的属性-值配置。 attr_values_b Array of AttrValue objects 待推荐对象的属性-值配置。 表45 AttrValue 参数 参数类型 描述 name String 属性名称。 value String 属性值。 请求示例 查询制定数据源详情
策略的具体描述。 隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 迭代次数 指定迭代优化的最大迭代次数。如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 优化正则化系数 在ALS算法中使用，指定正则化
组成的合法字符串。 用户属性表 从OBS桶中选择数据。在“用户属性表”右侧，单击，从弹出的对话框中，选择数据存储的OBS桶及其文件或文件夹。 如果选取文件夹，该文件夹下面的数据格式需保持一致，避免数据干扰。 物品属性表 从OBS桶中选择数据。在“物品属性表”右侧，单击，从弹出的对
物品曝光 1.0 隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。如果离线计算失败，建议调小至10以下。 10 最大迭代次数 指定迭代优化的最大迭代次数。如果离线计算失败，建议调小至10以下。 10 正则化系数 在ALS算法中使用，指定正则化系数，
模型文件路径：排序策略生成的模型存储路径。 “属性权重” 属性权重：输入属性，权重默认1.0 。也可单击“增加属性权重”。 公共配置 “全局特征信息文件” 为json格式文件。指定在去重过滤即属性过滤中物品属性和用户属性的特征信息文件，如物品属性需要“feature_name”、“fe
在返回的推荐候选集中。 online_tags 否 List 由属性、属性值和属性权重组成的数据格式的列表，其中属性值或属性权重可以不提供，权重信息不提供的场景下采用默认值0.01。需要在部署服务时与在线召回配合使用。格式如下：[{"name": "age","value": "中年"
全局特征信息文件 用户在使用数据质量检测算子之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工程、排序算法、在线服务都会用到该文件。全局特征信息文件需要和画像中字段一致，其中BASIC_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
obs-offline-data 用于存放用户行为表、用户属性表和物品属性表。 │ obs-customize-data 用于存放用户自定义列表“customize.csv”，该列表应用于召回策略的人工导入策略。 │ obs-filter-data 用于存放用户黑白名单，应用于过滤策略。
RES.1024 Basic Error 禁止操作作业({0}) 请检查作业信息是否正确。 400 RES.1025 Basic Error 禁止操作数据源({0}) 请检查数据源信息是否正确。 400 RES.1026 Basic Error 禁止操作场景（{0}） 请检查场景信息是否正确。
业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中： 兴趣属性，此特征将会用于统计用户的兴趣标签，并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。 关键词提取，只有当
据。 用户数据 用户数据包括数据源中的“用户属性表”和用于近线计算的“用户画像”数据。用户数据记录用户的属性信息，例如地域、爱好等。 物品数据 物品数据包括数据源中的“物品属性表”和用于近线计算的“物品画像”数据。物品数据记录物品的属性信息，例如类别、长度等。 行为数据 行为数据
集。 过滤（白名单） 属性值保留 指定定制化用户属性、物品属性和应用于某个召回策略属性过滤规则，保留该选定的属性值，使之进入候选集。例如，对于保留一线城市的用户物品信息物品。单击增加属性值保留。 “用户属性”：指定在用户属性中需要过滤的字段，包含属性名和属性值。如保留籍贯是广东且性别为男性的用户。
候选集，为非必选项。 match_infos 进行召回匹配的参数配置，即搜索的匹配信息。 label：客体的属性名称（可为字符串或字符串数组类型）。 value：相应的属性值。 weight：该属性值的匹配权重，多个匹配条件做加权汇总后按分值从大到小给出候选集。 filter_info 搜索的过滤信息。
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