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您可以单击进入“添加匹配特征对”页面进行配置。设置特征对的用户特征名、物品特征名和权重。 最近邻域数 机器学习中的概念， 例如协同过滤计算中，需要计算物品之间，用户之间的相似度。最近邻域数是x，就是一个物品/用户找出x个和他相似的物品/用户。默认为100。 最大推荐结果数 最多生成多少个推荐结果。默认为100。
Int 分解后的特征向量的长度。取值范围[1,100]，默认10。 神经网络结构 (architecture) 是 List[Int] 神经网络的层数与每一层神经元节点个数。每一层神经元节点数不大于5000，神经网络层数不大于10。默认为400,400,400。 神经元值保留概率 (
3108 CS Error CS集群创建路由失败({0}) 请联系管理员检查CS服务功能是否正常。 500 RES.3109 CS Error VPC创建路由失败({0}) 请联系管理员检查CS服务功能是否正常。 500 RES.3110 CS Error 修改CS集群失败 请联系管理员检查CS服务功能是否正常。
like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读。 行为过滤逻辑 各个历史行为过滤规则之间的逻辑。例如，“AND”逻辑为在7天内点赞超过3次且在7天内消费超过3次的物品，“OR”逻辑为在7天内点赞超过3次或在7天内消费超过3次的物品。
似，或者经常被一起浏览或购买。如媒资平台将会计算物品之间的相似或关联程度，当用户查看了某个物品的时候，会推荐最相似/最相关的物品。 “基于物品推荐用户”：某些物品的属性、描述很相似，或者经常被一起购买。如房产平台会计算物品之间的相似或关联程度，当用户查看某个物品的时候，会推荐同时拥有该类型房源的房产经纪人。
item article video audio image 是 category String 物品的类别，如“课程”、“零食”，可用于类别之间的打散。 否 status Long 物品是否可推荐、是否置顶、是否注销，默认值为0。 0：可推荐 1：不可推荐 2：置顶 -1：注销 否
每一个区间的最小值、最大值、离散值都由用户来定义。 如果特征值位于某个区间的最小值最大值之间，则该特征值被离散为这个区间的离散值。 如果特征值不在用户定义的任何一个区间内，则被作为异常值进行处理。每一个区间都是半闭半开区间，即包含最小值但不包含最大值，不同区间之间不能重叠。示例： [ { "period_name":
征向量，向量每一维是一个<user_id, score>元组，score表示对应user_id的权重，该参数决定了使用何种函数计算物品向量之间的相似度。 相似性度量支持如下方式： 基于余弦夹角的相似性计算，详细信息请参见https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity。
隐向量长度(DEEPFM需要提供此参数)。 最小值：1 最大值：100 architecture 否 Array of integers 神经网络结构(DEEPFM需要提供此参数)。 active_function 否 String 激活函数(DEEPFM需要提供此参数,AutoGroup需要提供此参数)。
的模型存储路径。 流式训练仅支持2019年12月4日0点之后创建的排序策略和在线服务。 流式训练使用到的排序策略不支持“核函数特征交互神经网络-PIN”算法。 建议您定期“重新执行”条件1对应的离线排序任务。重新执行排序策略后，在线服务和流式训练作业将自动同步新产生的模型，无需重
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