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请求是否成功。 quotas object 请参见表3。 error_code String 请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。 表3 quotas参数说明 参数名称 参数类型 说明 resources
Token的有效期为24小时,需要使用一个Token鉴权时,可以先缓存起来,避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。 T
trace_id 是 String 消息追踪ID,标识本次请求的推荐结果。 rec_num 是 Integer 返回的结果数量。 user_id 是 String 用户ID content 是 List 请参见表4,推荐物品的内容。 表4 content参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
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。 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。 初
computing_resource Object 资源列表集,请参见表3。 error_msg String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。 error_code String 请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。 表3 computing_resource参数说明 参数名称 参数类型
请求是否成功。 message string 响应返回消息。 error_code String 请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。 示例 请求示例 { "scene_name":"场景9" } 成功响应示例
“在线服务”,进入服务列表页面。 单击目标服务名称进入服务详情页面,单击下方的“预测”页签,输入预测代码,单击“预测”后显示预测结果,如图1所示。输入用户ID和推荐数量,根据您设置的召回策略等返回用户的预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES
用户画像实时导入 通过SDK导入通道中存储的用户画像实时数据。详情参见上传实时数据。在“用户画像实时导入”右侧,单击打开按钮,在弹出的对话框中进行确认。 物品画像实时导入 通过SDK导通道中存储的物品画像实时数据。在“物品画像实时导入”右侧,单击打开按钮,在弹出的对话框中进行确认。 行为数据实时导入
进入“新增访问密钥”页面,输入当前用户的登录密码,通过已验证手机或已验证邮箱进行验证,输入对应的验证码,如图4所示。 图4 新增访问密钥 单击“确定”,根据浏览器提示,保存密钥文件。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access
match_infos 进行召回匹配的参数配置,即搜索的匹配信息。 label:客体的属性名称(可为字符串或字符串数组类型)。 value:相应的属性值。 weight:该属性值的匹配权重,多个匹配条件做加权汇总后按分值从大到小给出候选集。 filter_info 搜索的过滤信息。 black_list:客体需要过滤的黑名单。
置策略。详请参见为企业项目添加用户组。 您可以在“可选策略”的下拉框中按照“所有策略”、“自定义策略”、“系统策略”对已有策略进行筛选,根据业务需求为不同的用户组选择合适的策略。步骤2创建的自定义策略可以在“可选策略”的下拉选项中选择“自定义策略”获取。 父主题: 工作空间
开始和结束,长度为1~64个字符。 描述 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据, 选择排序模型需要的用户特征, 未选择的用户特征将不会被处理,即排序模块将忽略这些特征。 说明: 离散的区间个数不能超过100个,请您根据业务需求合理分配参数值。
1]之间,是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法,能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本,因子
在购物车场景,使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集,而为了尽可能保证推荐的匹配度,要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合,所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1, 对离线生成的items2进行如
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gpu_num Int 资源规格GPU的个数。 gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num Int 以选择的最大节点数量。 storage String 资源规格的ssd大小。 interface_type
输出流DIS通道名称。该通道用于存放由行为数据和画像库计算生成的排序预处理数据,以供模型训练。通道中的数据属于流式训练作业产生的中间数据,使用者只需指定通道名称,无需往该通道发送或获取数据。 starting_offsets 是 String 读取DIS数据的起始位置,LATEST表示从最新的数据开始读取。 表10 data_source_config
智能场景 猜你喜欢的主要应用场景是什么? 关联推荐的主要应用场景是什么? 热门推荐的主要应用场景是什么?
String]]] 查询到的效果指标,外层map的key表示服务名称,中间层表示流程名称,里层map的key表示时间戳,value表示对应的指标的值。 error_msg String 请求失败时的错误信息,请求成功时无此字段。 error_code String 请求失败时的错误码,请求成功时无此字段。
候选集兴趣宽度(值越大召回的候选集中不同类型的物品越多,值越小则召回的类型越单一)。若algorithm_type为NEARLINE_UPDATE_USER_CANDIDATE_SET,则此字段必填。 time_name 否 String 物品数据中代表时间特征的字段名。若rank_type值为TIME,则此字段必填。