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实时用户日志 实时用户日志用于在实时流中对用户画像表进行写入。 表2 用户实时日志字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 userId String 全局唯一用户ID。 是 BASICINFO Json 用户基本属性值。其中字段的值只能是数值型，字符串或字符串数组。 否 TAGS Json
l2_regularization 否 Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 w
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l2_regularization 否 Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode 否 String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization 否 Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 w
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训练作业名称，名称只包含数字、字母、下划线和中划线，长度为1-20位。如：rank-demo。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 spec_id 是 Int 训练作业选择的资源规格ID。在使用ModelArts之前需要查询Model
志所示。 实时行为日志会被“基于行为数据的用户画像更新”和“基于用户的标签搜索候选集”使用； 实时用户日志会被“基于用户数据更新用户画像”使用； 实时物品日志会被“基于物品数据更新物品画像”使用。 创建近线作业 创建近线作业操作步骤如下： 登录RES管理控制台，在左侧导航栏单击进入“近线作业”页面。
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，作为优化目标中参数项代价的系数，用于避免过拟合现象发生。
近线特征工程默认为关闭状态，您可以在创建近线特征工程右侧单击按钮，在弹出的对话框中单击“是”进行创建。 排序策略-近线排序策略 近线排序策略用于对在线实时数据排序。如果使用在线排序模型，需在排序策略-近线特征工程中创建完成后才可以正常使用排序策略。 在“创建自定义场景”页面，进入“排序策略”页签，单击“添加近线排序策略”。
type，参数类型String，必选参数，资源类型。 resource_info，参数类型String，必选参数，资源详细信息，JSON字符串。如：undefined: "{\"cluster_name\":\"res_cluster\"} 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明
name 是 String 策略别名，由汉字、数字、字母、下划线、中划线、空格组成。 algorithm_type 是 String 算法类型。 parameter 是 String 请参见策略参数说明，算法参数，JSON字符串。 表8 candidate_set参数说明 参数名称 是否必选
预付套餐包：客户预先购买一定的资源使用量配额，在按需使用过程中，系统优先扣减配额，超出配额的使用量才需要额外根据按需费用付费。购买的预付套餐包为在有效期内单位规格的计算时长。例如，您购买了计算型CPU（1U4G）实例20000小时，指单位规格1CU运行20000小时。如果在数据源或者场景中配置计算规格
是 String 资源类型，取值DLI、DIS、CloudTable。 resource_info 是 JSON 资源详细信息，JSON字符串。 当type为DLI时，请参见表4。 当type为CloudTable时，请参见表5。 表4 resource_info参数说明（DLI）
正反馈行为类型的样本将被转换为排序数据中的正样本。取值必须来自行为表中”actionType”字段的值。示例： [click,collect,purchase,share] 负反馈行为类型 (negative_behaviors) 是 List[String] 负反馈行为类型的样本将被转换为排序数据中的负样本
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