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去重（正向行为且权重越大的优先）和按时间去重（每天、每星期、每个月保留一条数据）。 “权重绝对值”：保留行为权重绝对值最高的一条数据。 “日期”：按照"时间类型"， 保留指定区间的一条最新数据。 时间类型 将行为数据中某个用户对某个物品的多条记录进行去重， 只保留每个时间区间内的
分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。 relu tanh sigmoid 神经元值保留概率 神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。默认0
st.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest); } catch
练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。该路径不能包含中文。 核函数特征交互神经网络-PIN 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以
RankETLFilter 参数 是否必选 参数类型 描述 filter_type 是 String 行为去重方式： abs_weight，权重绝对值 date，日期 time_type 是 String 时间类型： day，天 week，周 month，月 is_monday_first 否 Boolean
准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中
保留已有宽表 对结果保存路径中已有宽表数据的保留方式： 否，不保留任何已有的数据。 是，保留全部已有的数据。 覆盖，将相同日期下的数据覆盖掉，保留不同日期下的数据。 结果保存路径 行为-用户-物品（通用格式）的保存路径。 说明： 使用初始用户画像-物品画像-标准宽表生成的数据时，其路径具体到文件夹即可。
离线数据和近线实时数据如何配合使用？ 在推荐系统初始化阶段，需要用户提供批量的离线数据源并按照推荐系统要求的数据格式上传至OBS，完成数据的检测和导入。 近线实时数据源推荐使用RES SDK上传，此操作所有的数据更新都是实时生效的。 父主题： 数据源
神经网络前向传播过程中以该概率保留神经元的值。取值范围(0,1]，默认0.8。 激活函数 (active_function) 是 Enum 将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。取值为relu/sigmoid/tanh，默认relu。 核函数特征交互神经网络 表39 algorithm_parameters参数说明
RankETLFilter 参数 是否必选 参数类型 描述 filter_type 是 String 行为去重方式： abs_weight，权重绝对值 date，日期 time_type 是 String 时间类型： day，天 week，周 month，月 is_monday_first 否 Boolean
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为的用户表示为特征向量，向量每一维是一个<user_id, score>元组，score表示对应user_id的权重，该参数决定了使用何种函数计算物品向量之间的相似度。 相似性度量支持如下方式： 基于余弦夹角的相似性计算，详细信息请参见https://en.wikipedia.o
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各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 在“创建组合作业”页面，配置完过滤规则参数之后，进入“排序策略”页签，如图3所示。用户可以根据业务需要在“添加排
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