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作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立，复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 操作步骤如下： 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“离线作业”下的目标推荐作业，进入作业列表。
rank_conf参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 model_path 否 String 排序策略生成的模型在obs的文件路径。 etl_uuid 否 String 特征工程中生成排序训练样本生成的uuid。 is_attrWeight_rank 否 Boolean 是否配置属性排序。 表10
Object 流程配置信息，请参见表5。 rank_uuid 否 String 排序策略生成的uuid。 feature_uuid 否 String 预处理的离线处理生成的uuid。 filter_uuid 否 String 过滤规则生成的uuid。 表4 rules参数说明 参数名称 是否必选
略进行人工策略的计算。单击“选择”获取人工导入策略的任务别名和UUID。 离线过滤 过滤 过滤数据来源于过滤规则产生的候选集，单击“选择”获取过滤的任务别名和UUID。 在线过滤 【去重】物品属性 属性名从画像算子生成，如“product_color”，则对产品颜色相同的物品进行去重。
blacklist 否 String 黑名单过滤配置。 whitelist 否 String 白名单过滤配置。 etl_uuid 否 String 特征工程-用户物品特征抽取生成的uuid，用于属性过滤配置。 表13 behavior_rules参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 behavior_type
说明 is_success 是 Boolean 是否成功。 job_id 是 String 作业ID。 filter_uuid 是 String 过滤规则生成的uuid。 示例 请求示例 { "job_name": "dd", "job_desc": "ff", "offline_platform":
表11 algorithm_config 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 online_job_uuid 是 String 关联的在线服务的uuid。 flow_name 是 String 关联在线服务的其中一个在线流程的名称。流式训练作业所需的行为参数、模型文
删除离线作业 删除离线作业即清理离线作业产生的数据，数据清理完成后删除元数据。操作必须确保流程中没有使用该作业产生的UUID，可以参考以下操作完成。 删除离线作业 您可以对“计算成功”、“计算失败”等状态的作业进行删除，“启动中”、“计算中”状态的作业不支持删除操作。 登录RES
computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。 config_load_path 是 String 所选配置生成的文件在OBS上的存储路径。 表4 platform_parameter参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 cluster_name
": { "is_recommended_by_category": false } }, "candidate_set": [ { "uuid": "8ad7f7eafc094a6a8a650bf232f9627b", "description": "基于特定行为热度推荐" }
您可以前往排序策略列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的作业“状态”为“计算中”，当作业“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，生成的候选集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。 逻辑斯蒂回归-LR
{ "uuid": "6de41841ff904e75b35657dd4323876f", "description": "[默认推荐-特定行为热度]特定行为热度推荐算法生成的候选集" }
略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。召回策略中内置了多种召回方式，您可根据自己场景选择。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐统计用户对物品所有行为的加权热度。如果选择用户分群，将生成每个分组的热度推荐；如果不选择，将生成全局热度推荐。 表1 基于综合行为热度推参数说明
putRecordsRequestEntryList.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest);
putRecordsRequestEntryList.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest);
通用数据由特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成。其路径与“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”结果保存路径一致。 说明： 在使用通用格式数据之前，需要先进行特征工程算子计算。 通用格式数据：从用户属性表、物品属性表和用户操作行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成JSON数据，即内部通用格式。
"rules": [ { "candidate_uuid": "d87b308e4d3c4e1ea8f0f1756fb8c11e", "candidate":
过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式，使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为，生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系，最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。由中文、英
提交特征工程作业 功能介绍 该接口用于特征工程处理，包含数据预处理，特征提取和排序训练样本生成等。 URI POST /v1/{project_id}/etl-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
数据，取值TIME。 “个数比例”：个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。 训练数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试数据占比 生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.3。 开启调度
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