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您可以通过管理控制台进行结果预测，也可以通过API接口获取最终的推荐结果。 智能场景 获取推荐结果 自定义场景 获取推荐结果 效果评估（可选） - 创建效果评估可以对服务设置指标，查看推荐结果的具体衡量指标。 智能场景 效果评估 自定义场景 效果评估 父主题： 基础问题
data_version 否 String 数据版本号。V1或者V2。 region_info 否 JSON 预分区信息。如果选择数据版本为V2时，才需要设置预分区信息。V1则默认不进行预分区。请参见表17，预分区信息。 表10 algorithm_setting参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
长尾 信息 优秀 机会" ] } 功能2 -- 关键词提取（已排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词，按照重要性排序，需设置保留到前 n 个词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址 请求消息 请求参数请参见表3。 表3 请求参数说明 参数名称 是否必选
数据中每个用户最靠后的行为数据的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “绝对时间间隔”：指定历史行为时间段，选取数据中每个用户距离现在时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “行为类型”：指定行为类型。 “最小次数”：行为次数下界，高于此的物品才会被选中。默认为1。
考虑，依次计算出更新步长。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。
th) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 高级设置(writer_parameters) 否 JSON 请参见表10。 表9 algorithm_parameters参数说明-BUILD_
考虑，依次计算出更新步长。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。
用户名、账号名和项目name。 scope参数定义了Token的作用域，下面示例中获取的Token仅能访问project下的资源。您还可以设置Token的作用域为某个账号下所有资源或账号的某个project下的资源，详细定义请参见获取用户Token。 POST https://iam
导您获取推荐结果。 选择“代码”方式，在左侧框内输入预测代码，单击“预测”后在右侧显示预测结果，如图6所示。输入用户ID和推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。 图6 代码预测 请求代码 “id”为需要请求的用户id，“rec_num”为推荐物品的数量。 {
决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 自适应矩估计(adam) 数值稳定常量(epsilon) 是 Double 为保证数值稳定而设置的一个微小常量。取值范围(0,1]，默认值为1.00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0
新建训练作业 功能介绍 新建训练作业元数据，新建成功之后可手动执行此任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI POST /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{resource_id}/job-instance
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