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本章节介绍热度推荐场景的搭建样例,该场景常见于电商或者视频网站首页的排行榜或者畅销榜等。 上述推荐场景在RES的自定义场景通过简单配置和计算,即可完成典型的热度推荐功能,通过RES内置综合行为热度排序算法,使用户能够快速够获取到时下最流行的信息。 开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。
learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值:0 最大值:1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值:0 最大值:1 lambda2 否 Double L2正则项系数。
表2 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,包括application和json两种类型 X-Auth-Token 是 String 用户token,获取方式请参见获取用户Token 表3 请求Body参数 参数
Basic Error 无权执行此操作 请联系管理员。 401 RES.5508 Basic Error ProjectId和Token不匹配 请确认该ProjectId和Token是否匹配。 500 RES.2001 Basic Error 一个场景中的作业名称不能重复 请更换场景名称。
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优化器类型。 learning_rate Double 学习率。 initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值:0 最大值:1 lambda1 Double L1正则项系数。 最小值:0 最大值:1 lambda2 Double L2正则项系数。
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