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算法只保留权重最大的记录。 用户分群 数据源类型包括用户特征和物品特征，根据数据源筛选数据, 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。 “用户特征”：在用户特征下拉框中选择需要的特征参数进行召回计算。例" user_meta_list ": ["gender"
热门推荐的主要应用场景是什么？ 热门推荐只要适用于首页、热点类场景，满足流行度统计，有效吸引新用户。 父主题： 智能场景
》。 表1 推荐系统计费项说明 计费项 说明 存储资源 应用于物品画像和用户画像的存储计费，对用户和物品的总条目数统计进行收费。 每个数据源默认规格最低是一百万条，如果一个数据源中的用户和物品总条目数不超过100W条，则按照100W条计费，如果超过一百万条，每一百万条为一个计算周期。
文件的配置项。 用户特征：从下拉选项中勾选全局特征信息文件中提取的用户特征用于进行分组推荐。 物品特征：从下拉选项中勾选全局特征信息文件中提取的物品特征用于进行分组推荐。 - 行为次数统计方法 统计物品记录数的方式。 pv：page view，即页面浏览量或点击量。 uv：unique
数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据
您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求URI 请求URI由如下部分组成。 {URI-scheme} :// {Endpoint} / {resource-path} ? {query-string} 尽管请
信息。 百分位数：将数据进行排序，统计该数据在整个数据中所占的百分比。 图2 百分位数 分布统计：通过查看分布统计了解各参数下参数值的分布情况。如可以根据性别展示数据中的性别数据分布。可通过查看标签，了解数据中各种标签的分布情况。 图3 分布统计 物品报表：根据不同数据格式展示物
-recall”。 “行为次数统计方法”：选择“uv”，即相同的行为记录会进行去重。“pv”的意思是同样行为记录不会去重。 “用户分群”：数据源类型包括用户特征和物品特征，根据数据源筛选数据, 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。 “
您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“历史记录”或者“物品热度值”。其中： 历史记录：此特征将会用于统计用户此行为的历史记录，并生成特征名为“history_原特征名”的特征。 物品热度值：此行为将会被用于统计物品的热度值信息，并生成特征名为“statistics_hotValue”的特征。 说明：
表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。 统计间隔（天） 统计间隔，以天为单位，每隔多少天计算一次指标，大于0。 在线服务 选择已发布的在线服务进行推荐效果指标计算。 结果保存路径
bhv_count Map<String,Integer> 行为次数统计。 user_long_feature_report Array of NumFeatureReport objects 用户数字类型特征统计。 user_float_feature_report Array of
”、“应付金额”等信息。 图1 流水账单 在“明细账单”列表页，罗列了该帐号下各种的资源的计费模式、使用量和单价等信息。可以按账期、统计维度和统计周期筛选查看明细账单。 图2 明细账单 父主题： 计费相关
用户可根据业务经验来确定该值，如果用户未提供该值，则会统计出数据中该特征的最大值作为输入。取值为 (Double.Minvalue, Double.Maxvalue], 且必须大于参数“最小值”。 频率 (frequency) 是 Int 将特征值从小到大排列，每“频率”个值被划分为一个片段，每一个片段对应一个离散值。取值为(0
append，是 new，否 overwirte，覆盖 indicators 否 Array of Indicator objects 统计指标（效果评估作业需要提供此参数）。 offline_rank_job_name 否 String 离线排序作业名称（在线训练任务需要提供此参数）。
单击选择特征工程排序样本预处理生成的测试数据所在的OBS路径。 即特征工程“排序样本预处理”结果保存路径下具体的测试文件路径。 特征值数量统计文件 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，需要用户提供此文件完整路径。文件路径为特征工程中排序样本预处理作业
indicators 是 List 请参见表3，需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。 end_time 是 Long 被统计数据的终止时间戳。 interval 是 Double 统计间隔，以天为单位，每隔interval天计算一次指标，大于0。
运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。
）： append，是 new，否 overwirte，覆盖 indicators Array of Indicator objects 统计指标（效果评估作业需要提供此参数）。 offline_rank_job_name String 离线排序作业名称（在线训练任务需要提供此参数）。
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