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配置过期时间实现新闻的过期下架 在新闻推荐等对物料的时效性要求较高的场景，可配置物料的过期时间expireTime，设置每一条新闻的有效期，使新闻在有效期内实现可推送，超过有效期，不会被推送。 表1 物品数据中expireTime字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 expireTime
UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。
序相关得分的权重值。 融合方式：当同时选择点击率预估和综合排序进行重排序时，汇总分数时的统计方式。根据数值属性的大小顺序（ORDER）或者绝对值进行权重累加（ABS）统计。 高级类型选项 打散 打散是指推荐的结果集中根据客体的选择的字符串类型的属性进行打散，避免推荐结果集过于集中，增加推荐结果的新颖性。
增加用户特征。单击特征后方的删除不需要的用户特征。 物品特征 列表中展示抽取的物品特征和参数类型，此特征会额外应用于所选字段的功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中：
新执行”、“删除”等操作。您也可以通过查看服务的详细信息判读作业训练状态和查询训练结果。 复制离线作业 用户可以通过复制组合作业再次创建新的作业进行离线计算。生成的数据和原来的作业生成的数据相互独立，复制的离线作业会生成新的线上指定的UUID。 操作步骤如下： 登录RES管理控制
白名单地址 白名单所在的路径。白名单之外的物品不应该出现在最终推荐结果集里。白名单内容需要存储在OBS上。 历史行为过滤 单击增加历史行为过滤，单击后方的删除过滤行为。指定与用户个性化的物品候选集过滤准则。例如对于用户过去3天内有过view行为的物品（如新闻）过滤，使之不进入候选集。
兴趣标签召回候选集：根据用户画像的兴趣标签召回候选集。 实时标签召回候选集：根据用户实时操作的物品的标签召回候选集。 默认兴趣标签召回候选集。 兴趣宽度 生成候选集中的兴趣宽度，值越小候选集中的类型越少。 说明： 选择兴趣宽度数量对应的，权重值最高的兴趣标签个数进行检索，得到与标签匹配的物品候选集。
您可以根据业务需要，选择合适的召回策略。召回策略用于配置离线计算逻辑，通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。 各个召回策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐
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