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规则进行AB测试。 功能优势： 全开放推荐流程，用户根据业务自定义推荐流程。 特征工程，特征处理多样化，支持自定义特征散列等。 丰富的推荐策略，提供丰富的召回、过滤、排序算子。 运营助手，支持多维度运营，根据业务情况及时调整推荐结果。 效果评估，实时效果评估，推荐指标图表展示。
例如，对于用户过去3天内有过曝光行为的物品过滤，但是可以对曝光过但是有购买行为的物品进行排除，不对其进行过滤。 开启调度 开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。 “调度周期”：调度周期可选“天”或“周”。 “调度类型”：包括自定义和间隔调度。 “开始调度时间”：选择具体的调度时间。当
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。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。 图1 RES电商推荐 RES+媒资应用场景
效。您也可以进行续费操作，详请参见续费管理。 欠费 客户欠费后，可以查看欠费详情。为防止相关资源被停止或者释放，需要及时进行充值。具体欠费策略请参见欠费还款。
例如对于用户过去3天内有过曝光行为的物品过滤，但是可以对曝光过但是有购买行为的物品进行排除，不对其进行过滤。 开启调度 开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。 “调度周期”：调度周期可选“天”或“周”。 “调度类型”：包括自定义和间隔调度。 “开始调度时间”：选择具体的调度时间。当
采用标签融合的方式，即在线预测的新标签值及权重会更新已有的标签及权重值。 topping_sources 否 List 根据用户需求将某些策略的候选集进行置顶。例如：topping_sources:["A", "B"]，则先输出A的所有选中候选集，再输出B所有选中候选集，最后输出不在A或B中的候选集。
MatchFeaturePair objects 匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type 否 String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）：
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每一种排序算法都需要进行特定的数据处理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters) 是 JSON 请参见表11，每一种排序算法的数据预处理参数。 表10 writer_parameters高级设置参数说明
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