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String 类别： RECALL，召回作业 DATASOURCE，数据源作业 FILTER，过滤作业 SORTING，排序作业 EVALUATE，效果评估作业 description 否 String 描述 job_config 是 jobConfig object 作业配置 exec_config
el）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。PIN算法请参见核函数特征交互神经网络。 config 否 JSON 其他配置，预留字段。 响应消息 响应参数请参见表3。
String 类别： RECALL，召回作业 DATASOURCE，数据源作业 FILTER，过滤作业 SORTING，排序作业 EVALUATE，效果评估作业 description 否 String 描述 job_config 是 jobConfig object 作业配置 exec_config
单击“预测”页签，进入预测页面。 预测方式选择“代码”，在“预测代码”部分输入预测代码。单击“预测”，右侧出现排序后的预测结果。 由于此处是测试服务，为保证测试效果，此处选用测试数据中的用户ID进行预测，建议为user894。 图9 预测结果 预测代码 { "id":"user894", "rec_num":
场景，您可以单击操作列的“发布”。待场景状态为“运行中”时，您可以在智能场景列表页面单击目标场景名称进入详情页面进行“编辑”、“预测”和“效果评估”操作。 步骤4：获取预测结果 智能场景发布运行成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示状态正常。您可以通过预测功能测试推荐结果进一步
String 类别： RECALL，召回作业 DATASOURCE，数据源作业 FILTER，过滤作业 SORTING，排序作业 EVALUATE，效果评估作业 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 内容类型，取值为application/json
授权项列表说明如下： 权限：允许或拒绝某项操作。 授权项：自定义策略中支持的Action，在自定义策略中的Action中写入授权项，可以实现授权项对应的权限功能。 对应API接口：自定义策略实际调用的API接口。 授权范围：自定义策略的授权范围，包括IAM项目与企业项目。授权范
一个子数据集。 AutoGroup AutoGroup，使用自动分组技术探索高阶特征交互组合，更深层次地挖掘出多个特征间联系，增强模型排序效果。 表3 AutoGroup参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，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。
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）。
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）。 update_interval
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）。
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el）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共享，减小了模型复杂度。单击查看核函数特征交互神经网络详细信息。 表5 核函数特征交互神经网络参数说明 参数名称 说明 计算节点信息
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