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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。
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。 {
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_
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
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