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num_statistics_type String 统计方式： ORDER，顺序 ABS，绝对值 表35 RankFeaturePair 参数 参数类型 描述 feature_name_a String 待推荐对象的属性。 feature_name_b String 被推荐对象的属性。 weight Float
String 统计方式： ORDER，顺序 ABS，绝对值 表34 RankFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 feature_name_a 否 String 待推荐对象的属性。 feature_name_b 否 String 被推荐对象的属性。 weight
String 统计方式： ORDER，顺序 ABS，绝对值 表35 RankFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 feature_name_a 否 String 待推荐对象的属性。 feature_name_b 否 String 被推荐对象的属性。 weight
在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近，将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值，避免数据因为过期被过滤掉。
d}/schedule-scene 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，获取方式请参见获取项目ID。 resource_id 是 String 资源id，可以为数据源id或场景id。 workspace_id 是 String
num_statistics_type String 统计方式： ORDER，顺序 ABS，绝对值 表35 RankFeaturePair 参数 参数类型 描述 feature_name_a String 待推荐对象的属性。 feature_name_b String 被推荐对象的属性。 weight Float
用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。 每张表的表结构必须符合推荐系统的要求，列名和字段类型需要和规范中保持一致（参考下面的表结构说明）。 每张表中填充的数据，必须符合推荐引擎的要求。 对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。 用户属性表 用户属性表记录用户的属性信息，例如地域、爱好等，属性名和属性值成对出现。
String 统计方式： ORDER，顺序 ABS，绝对值 表33 RankFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 feature_name_a 否 String 待推荐对象的属性。 feature_name_b 否 String 被推荐对象的属性。 weight
String 统计方式： ORDER，顺序 ABS，绝对值 表33 RankFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 feature_name_a 否 String 待推荐对象的属性。 feature_name_b 否 String 被推荐对象的属性。 weight
num_statistics_type String 统计方式： ORDER，顺序 ABS，绝对值 表40 RankFeaturePair 参数 参数类型 描述 feature_name_a String 待推荐对象的属性。 feature_name_b String 被推荐对象的属性。 weight Float
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，********为用户登录密码，xxxxxxxxxx为project的名称，如“cn-n
均需要选取训练规格，根据训练规格大小进行计费。 如果需要数据源停止计费，请先终止近线数据源的导入，删除对应数据源和对应OBS中的数据存储。 父主题： 计费相关
itemType String 物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系，则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型，包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重，权重有默认分数，默认
String 统计方式： ORDER，顺序 ABS，绝对值 表33 RankFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 feature_name_a 否 String 待推荐对象的属性。 feature_name_b 否 String 被推荐对象的属性。 weight
宽表条目数，行为数据去重以后的数目。 user_complete_degree Double 用户齐全度，一条行为中的用户是否在产生这条行为的时候拥有画像。 item_complete_degree Double 物品齐全度，一条行为中的物品是否在这条行为产生的时候拥有画像。 bhv_count
特征名称：值为时间戳(10位)的特征的名称，任务会根据此特征对候选集进行排序。 推荐天数：推荐数据的时间段，该时间段从当前开始往前推N天，默认15天。 默认热度排序。 候选集最大长度 生成候选集的最大长度，每次计算更新的候选集中的个数不会超过最大值。 默认50。 候选集的召回策略 召回候选集的策略。
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
查询作业列表 功能介绍 该接口用于查询作业列表。 可支持查询作业的类型包括：组合作业、召回作业、过滤作业、特征工程作业、排序作业、近线作业和效果评估任务。 URI GET/v1/{project_id}/jobs?type={type}¤t-page={current
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
在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近，将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值，避免数据因为过期被过滤掉。
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