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String 可选值：nearline。 name 是 String 策略别名，最大长度60字符。 algorithm_type 是 String 算法类型。现提供四种字段。 NEARLINE_WRITE_USER_PROFILE (根据用户信息日志写入用户画像) NEARLINE_WRI
创建数据源之前您需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS，推荐数据目前支持JSON格式。 离线数据为初次对接RES的批量数据，供场景中的召回算法和排序算法进行计算。近线数据可实时更新、增加用户和物品表数据，同时实时行为数据，可作为后续近线召回计算，这些近线行为数据也会和离线行为数据进行汇总存储，供离线计算。
nin 是该神经元的输入数目。 优化器类型 grad：梯度下降算法 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。 adam：自适应矩估计算法 结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点，对梯度的一阶矩估计（First Moment Est
描述 根据业务自定义。例如，这是一个测试策略。 隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。如果离线计算失败，建议调小至10以下。 默认为10。 优化正则化系数 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。 设置为默认参数0
病自动诊断、经济预测等领域。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]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
推荐系统2.0全新上线 推荐系统支持用户自定义场景和智能场景。智能场景根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。自定义场景面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。 商用 智能场景
特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。 召回策略 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。
选择并配置推荐业务 智能场景 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景简介 自定义场景 面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。 自定义场景简介 获取推荐结果
选择并配置推荐业务 智能场景 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景简介 自定义场景 面向了解推荐算法等相关的用户，可自定义推荐中涉及算法的使用和组合，能够自定义开发推荐流程，提供推荐服务。 自定义场景简介 获取推荐结果
CANDIDATES_SET ItemCF算法生成的用户-物品列表候选集。 ITEMCF_REC_OFFLINE_CANDIDATES CANDIDATES_SET ItemCF算法生成的物品-物品列表候选集。 基于用户的协同过滤推荐 采用经典算法基于用户的协同过滤(UserCF)进行召回。
自定义场景 自定义场景简介 创建自定义场景 算法介绍及参数说明 修改自定义场景 发布或终止自定义场景 获取推荐结果 删除自定义场景
name 是 String 策略别名，最大长度60字符。 algorithm_type 是 String 算法类型。 parameter 是 JSON 请参见策略参数说明，算法参数，JSON字符串。 data_source 是 List 请参见表6，数据源。 响应消息 响应参数请参见表6。
String 算法类型 DATA_QUALITY_INSPECTION algorithm_parameters 是 JSON 算法参数，每一种算法都有其特定的参数。 DATA_QUALITY_INSPECTION，请参见表7。 data_source 是 List 算法数据源配置
自定义场景”，进入“自定义场景”列表页面。 在自定义场景列表中，单击目标场景名称进入“自定义场景详情”页。 在目标策略页签下单击，在弹出页面选择目标策略，参考算法介绍及参数说明章节进行配置。 配置完成后单击“确认”，该策略会出现在对应策略的详情列表中。鼠标移动至该策略上方，可以对该策略作业进行“编辑”、“查看”、“执行”和“删除”操作。
RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。
排序策略：sorting name 是 String 策略别名，最大长度60字符。 algorithm_type 是 String 算法类型。 parameter 是 JSON 算法参数，JSON格式。 说明： 提交模板作业接口，根据选择策略的不同，参数也有不同。 召回策略 parameter中包
参数类型 说明 data_source_config 是 JSON 请参见表3，数据源参数配置。 algorithm_config 是 JSON 算法参数配置。 candidate_set_config 是 JSON 请参见表4，候选集参数配置。 表3 data_source_config参数说明
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默认“8核|16GiB” 时间间隔10min 优化策略相关参数 优化器类型：ftrl。适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法 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0.1。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系
查询resource_id（数据源id或场景id）下的指定类型的作业。 修改训练作业参数 修改指定作业的元数据信息。 修改训练作业状态 修改作业状态(启用，禁用)。 查询训练作业候选集 查询给定workspaces_id和指定resource_id下的候选集。 删除训练作业 删除训练作业信息。 在线服务
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