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单击“已完成”状态的目标服务名称进入智能场景详情页面，单击“预测”页签，包括两种预测方式。 代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID、推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。
选中召回字段后，默认利用该字段中召回的字段值个数为1（可根据实际需求进行调整）。 限制1：1 <= 召回字段数量 <=5 限制2：1<= 召回字段中利用召回字段值的数量和 <=10 最大推荐结果数 最多生成多少个推荐结果。默认100。 该参数会运用在“输出数据”的推荐候选集上。
instances are allowed. 一个服务允许选择的节点个数不能超过5个。 减少使用的节点个数或者申请增加节点个数。 如有更多问题请提工单咨询技术人员为您解答。 单击目标服务名称，进入服务详情页面查看服务具体信息。 您可以查看服务的“名称”、“状态”、“描述”、“服务类型”、和“预测接口”。
说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 fields_feature_size_path 是 String 该文件标识了每一个域下的特征数量，排序数据处理接口会生成这个文件，文件路径为用户在排序数据预处理中输入的结果保存路径参数表示的路径的“fields_feature_siz
请确保所填写的AK、SK为当前账号所获取的。 如果您添加访问密钥时，提示“上传的AK/SK不可用”，可能账号状态异常，欠费或被冻结。如有欠费，请您为华为云账户充值。如有其它问题请您提工单联系工程师解决。 单击“确认”，完成访问密钥的添加。 父主题： 准备工作
单击“已完成”状态的目标服务名称进入自定义场景详情页面，单击“预测”页签，包括两种预测方式。 代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，或者物品项，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”和设置“最大推
的任务名称和候选集ID。 优先级：优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比：优先级相同的推荐候选集，该占比展示推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。 “添加在线候选集”（根据设置的参数在线进行召回，必须添加全局特征信息文件才可设置参数） 任务
响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_count error_count object 错误数量。 data_struct data_struct object 数据格式(请求类型为DATA_STRUCT时返回)。 error_samples
选集ID将使用于在线服务，为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 父主题： 离线作业
P1优先级最高，P1优先级如果没有用户对应的推荐物品，由配置的低优先级补充，以此类推。优先级相同的推荐候选集，根据百分占比确认召回策略推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。 权重：根据权重加权融合计算多个召回候选集融合。分数计算规则：每个策略的所占权重和物品在每个召
数据源筛选数据, 选出需要的属性。只能选择进行用户分组还是物品分组，分组内可配置多个特征。默认关闭。 “最大推荐数结果数”：指定召回的结果数量。 “开启时间跨度”：不开启取全部数据，开启则指定从数据源中取最近天数或小时数的行为数据计算相似度。默认关闭。 “开启调度”：开启调度，按
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个
选择功能，该功能指定为"keywords"。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 result 是 String 一个由抽取出来的无序的关键词集合生成的字符串，以空格连接。 示例 请求示例 { "mode":"keywords", "title":[
batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表20 Initial 参数 是否必选 参数类型
最大值：1000 batch_size Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train Boolean 重新训练。 表22 Initial 参数 参数类型 描述 initial_method
batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表21 Initial 参数 是否必选 参数类型
batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表22 Initial 参数 是否必选 参数类型
batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表21 Initial 参数 是否必选 参数类型
batch_size 否 Integer 批量大小。 最小值：1 dataset_split_parts 否 Integer 训练数据集切分数量。 最小值：1 最大值：10 restart_train 否 Boolean 重新训练。 表20 Initial 参数 是否必选 参数类型
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