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BehaviorGravity object 重力衰减因子(综合行为热度召回作业需要提供此参数)。 category 否 Category object 类别(综合行为热度召回作业需要提供此参数)。 behavior_logic 否 String 行为逻辑过滤(历史行为过滤作业需提供此参数): AND,同时满足则过滤
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Object 全局特征表4。 error_code String 请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。 表4 global_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 user_features
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修改自定义场景 对于已创建的自定义场景,您可以修改相关参数配置以匹配业务变化。 前提条件 已存在创建完成的自定义场景。 修改基本信息 登录RES管理控制台,在左侧菜单栏中选择“推荐业务 > 自定义场景”,进入“自定义场景”列表页面。 在自定义场景列表中,单击目标场景名称进入“自定义场景详情”页。
ght最小值为5,最大值为200,离散频率为200。等频离散会按照weight值的大小进行排序之后,以200个数值为一个区间进行离散。 “用户自定义离散”:根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“区间名称”。例如,根据age进行离散,设置年龄最小值为1,最大值为3,区间名称
putRecordsRequestEntryList.add(putRecordsRequestEntry); putRecordsRequest.setRecords(putRecordsRequestEntryList); dic.putRecords(putRecordsRequest);
正反馈行为类型 (positive_behaviors) 是 List[String] 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)
BehaviorGravity object 重力衰减因子(综合行为热度召回作业需要提供此参数)。 category 否 Category object 类别(综合行为热度召回作业需要提供此参数)。 behavior_logic 否 String 行为逻辑过滤(历史行为过滤作业需提供此参数): AND,同时满足则过滤
1],默认值为0.1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1],默认值为0。 learning_rate
BehaviorGravity object 重力衰减因子(综合行为热度召回作业需要提供此参数)。 category 否 Category object 类别(综合行为热度召回作业需要提供此参数)。 behavior_logic 否 String 行为逻辑过滤(历史行为过滤作业需提供此参数): AND,同时满足则过滤
修改或删除数据源 您可以对离线数据源进行重新编辑操作来更新数据源,如果该数据源不再使用,您可以删除数据源释放资源。 修改离线数据源 前提条件 已存在的离线数据源有修改或者更新并已经上传至OBS。 只有在数据源数据结构特征抽取人工复核确认之前才允许修改数据源。 注意事项 修改编辑之
进行服务授权 数据源 准备离线数据 创建离线数据源 上传实时数据 导入近线数据源 数据质量管理 修改或删除数据源 智能场景 创建智能场景 发布或终止智能场景 获取推荐结果 自定义场景 创建自定义场景 修改自定义场景 获取推荐结果 删除自定义场景 算法介绍 在线服务 召回策略 排序策略 过滤规则
数据源正在被使用,无法修改 请检查数据源是否正在被使用。 400 RES.1202 Datasource Error 有作业正在运行,无法修改数据区间 请检查是否有作业正在运行。 400 RES.1203 Datasource Error 有离线任务正在运行,无法修改离线计算规格 请检查是否有离线任务正在运行。
job_name 是 String 训练作业名称,只能由数字,字母,下划线,中划线组成,最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述,最大长度为256字符。 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。 user_id 是
重复请求推荐接口,不会被再次推荐。 功能说明 该功能使用涉及两部分:实时行为数据的接入和在线服务配置行为过滤。当数据源部分开启近线行为实时接入之后,并且用户通过上传实时行为数据,系统才具备根据实时行为进行曝光过滤的功能,该部分可参考上传实时数据进行配置和对接。 本实践的基本流程如下:
在指定的工作空间下面创建一个新的数据源。 查询数据源列表 查询当前工作空间下的数据源列表。 查询数据源详情 查询指定数据源的详情信息。 修改数据源内容 修改指定数据源的配置内容。 修改数据源特征 修改数据源中的特征。 删除数据源 删除数据源。 查询数据源任务结果 查询指定数据源下离线任务的结果。其中包括数据
数据时间:用于匹配在起始时间和终止时间内的行为数据。 行为时间跨度:指定历史行为时间段,选取数据中最靠后的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 默认选择数据时间的当月所有数据 行为类型 在特定行为热度策略中使用,选择一种行为类型后基于该种行为热度进行推荐。 用户行为包含如下几种类型: view:物品曝光
数据源 创建数据源 查询数据源列表 查询数据源详情 修改数据源内容 修改数据源特征 删除数据源 查询数据源任务结果 父主题: API