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5”，观看5分钟，值为“0.8”。 其余行为的默认值为1.0。 是 actionContent String 发生行为为评论时，需要记录评论内容。 当是search_click时，需要记录搜索的关键字。 否 actionDateTime String 行为发生的时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。
时行为日志为数据源，从中分析出用户画像更新信息，并实时更新用户画像，使用户画像随着用户行为的发生而不断变化。 通过此任务可以更新的用户画像内容有：用户标签等动态信息，以及用户年龄、位置、联系方式等上下文信息。 表1 基于行为数据的用户画像更新参数说明 参数名称 说明 默认值 策略别名
String 项目id，获取方式请参见获取项目ID resource_id 是 String 资源id workspace_id 是 String 工作空间id 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json
格”信息和计费后并进行确认后，单击“是”进行实时导入。待数据状态成为“运行中”时，表示实时数据导入完成。每“执行”一次导入操作，之前的数据内容将被覆盖，请您谨慎操作。 图1 实时导入 查看近线数据源详情或终止数据源 当您确认导入近线数据源之后，可以查看近线数据源详情或者对数据终止导入。
参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。 请求消息 请求参数请参见表2。 表2 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 描述信息 workspace_id 否
基于用户的协同过滤推荐采用经典算法基于用户的协同过滤(UserCF)进行召回。基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对物品的喜欢（如购买，收藏，内容评论或分享），并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同物品的态度和偏好程度计算用户之间的关系。在有相同喜好的用户间进行物品推荐。 例
rec_num 是 Integer 返回的结果数量。 user_id 是 String 用户ID。 content 是 List 请参见表4，推荐物品的内容。 表4 content参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 score 是 Float 物品打分值，值越高推荐越靠前。 item
否 author List[String] 作者，一个作者一个元素，信息流推荐场景建议填写。 否 content String 物品的内容描述信息，例如简介/摘要/正文关键片段，最长支持5000个中英文字符，超过则截断处理。 否 tags List[String] 描述物品的标签，每个标签为独立的一个元素。
的删除该候选集。 离线、近线召回：该策略候选集都可以通过下拉框直接选取。 在线检索召回：支持在线检索候选集召回，检所请求通过预测接口（参考获取推荐结果中的search_info字段使用方法）传入，生成一路召回对应候选集。该策略默认名称为“dynamic-search”。 融合方式
置。 具体策略的参数说明可单击上方策略名称进行查看，策略设置完成后，单击“下一步”。 过滤规则 过滤规则是用于配置候选集的过滤方式，使相关内容不进入候选集。过滤规则生成的候选集UUID用于最终结果推荐。 配置过滤规则操作步骤如下： 在“创建组合作业”页面，配置完召回策略参数之后，进入“过滤规则”页签。
r_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.org/wiki/Cosine_similarity。 基于余弦夹角的相似性计算 行数 用于筛选物品最近
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