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该数据来源于基于用户数据更新用户画像更新后的用户画像数据或者初始用户画像-物品画像-标准宽表生成的用户画像。 - 物品画像存储 该数据来源于基于物品数据更新物品画像更新后的物品画像数据或者初始用户画像-物品画像-标准宽表生成的物品画像。 - 最大推荐结果数 最多生成多少个推荐结果。 该参数会运用在“输出数据”的推荐候选集上。
parameter 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 data_source 是 JSON 请参见表7，数据源参数。 实时流近线任务支持的推荐标准数据为用户操作行为表。 data_source_config 是 JSON 请参见表10，数据源参数配置。 algorithm_config
初始化方法。 mean_value 否 Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double
初始化方法。 mean_value 否 Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double
预分区个数。默认推荐预分区8个。 index_region_num 否 Integer 索引表预分区个数。只有特种工程中，初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子需要使用索引表预分区个数，其他离线算子因为不生成索引表不需要此参数。 示例 请求示例 { "job_name": "yyn-test"
初始化方法。 mean_value 否 Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double
初始化方法。 mean_value 否 Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double
在对应表的“操作”列中，单击“清除数据”可以删除对应表的数据源。 通用格式 通用数据由特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成。其路径与“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”结果保存路径一致。 说明： 在使用通用格式数据之前，需要先进行特征工程算子计算。 通用格式数据：从用
parameter参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 data_source 是 JSON 请参见表10，数据源参数。 实时流近线任务支持的推荐标准数据为用户操作行为表。 data_source_config 是 JSON 请参见表12，数据源参数配置。 algorithm_config
初始化方法。 mean_value 否 Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double
初始化方法。 mean_value Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value Double 最大值。
初始化方法。 mean_value Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value Double 最大值。
初始化方法。 mean_value 否 Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double
在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时，迭代停止，训练提前结束，默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0 标准差：0.001 uniform ：均匀分布 最小值：默认-0.001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。
数据进行过滤。 “初始格式” 用户操作行为表：初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式” 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、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。
初始化方法。 mean_value 否 Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double
初始化方法。 mean_value Double 平均值。 最小值：-1 最大值：1 standard_deviation Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value Double 最大值。
发生行为为评论时，需要记录评论内容。 行为为搜索时，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。 否 actionLocation String 行为发生的位置，精度维度格式：[latitude, longitude]。
在测试集上连续N轮迭代AUC无提高时，迭代停止，训练提前结束，默认5。 初始化方法 模型参数的初始化方法。 normal：正态分布 平均值：默认0 标准差：0.001 uniform ：均匀分布 最小值：默认-0.001，均匀分布的最小值，必须小于最大值。 最大值：默认0.001，均匀分布的最大值，必须大于最小值。
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。 否 actionLocation String 行为发生的位置和精度维度。 格式：[latitude, longitude]
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