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数据质量检测算子，是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据（离线数据源中的离线数据）或者通用格式数据检测输入数据是否合法。包括离线数据中是否包含特殊字符，数据类型是否正确，是否缺少必备信息等。 前提条件 已将离线数据上传至OBS桶中。 创建数据质量作业 创建数据质量操作步骤如下： 在“离线
batch模式计算速度快于full模式。 L2正则项系数 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。默认0。 隐向量层L2正则化系数 隐向量层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0.001。 wide部分L2正则化系数 wide层使用的L2正则化系数，作用如“L2正则项系数”描述。默认0
选择功能，该功能指定为"keywords"。 响应消息 响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 result 是 String 一个由抽取出来的无序的关键词集合生成的字符串，以空格连接。 示例 请求示例 { "mode":"keywords", "title":[
在“创建效果评估”页面，填写特征工程“名称”、“场景”和“描述”。 效果评估名称：请以“Evaluate-”开始，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度小于64个字符。 “场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 图1 创建效果评估 配置创建效果评估相关参数，请参见表1。 表1 创建效果评估参数说明
效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于该效果评估作业的描述信息。 开启调度 默认开启调度。开启调度后，默认每天凌晨00:05开始执行。您也可以关闭调度手动执行效果评估作业。
obs_address 是 String 人工录入候选集地址obs地址，格式为xx//xxx ， //后边不能包含.[^?*<>|\":]等特殊字符，最大长度256字符。 基于属性匹配的召回策略 表26 BehaviorsWeight参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 portrait_storage
1。 L1正则项系数：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。默认0。 L2正则项系数：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。默认0。 L2正则项系数 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。默认0。 正则损失计算方式 正则损失计算当前有两种方式。
~64个字符。 描述 策略的具体描述。 隐向量维度 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。默认为10。 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。默认为10。 优化正则化系数 在
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
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
l2_regularization Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 wide_l2_regularization
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
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
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
l2_regularization Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 wide_l2_regularization
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
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
l2_regularization Double L2正则项系数。 最小值：0 最大值：1 regular_loss_compute_mode String 正则损失计算方式。 embed_l2_regularization Double 隐向量层L2正则化系数。 最小值：0 最大值：1 wide_l2_regularization
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。 0.01 最大推荐结果数 最多生成多少个推荐结果。 该
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ModelArts服务AK/SK并确保关联
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