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（可选）在IAM中创建自定义策略，具体操作请参见创建自定义策略。您可以根据业务需求选择不同的策略，例如，配置推荐系统服务“允许查看作业列表”和“允许查看作业详情”两种自定义策略。 在RES管理控制台，选择“工作空间>创建工作空间”，进入“创建工作空间”页面，单击“新建企业项目”。
workspace_id 否 String 工作空间ID,默认为0 job_name 是 String 作业名称，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度为1～20个字符。 job_description 否 String 作业描述，最大长度256字符。 online_services
代码：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，或者物品项，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”和设置“最大推荐个数”，也可以设置“物品项”。其中ID可以为用户ID或者物
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 Key Id和Secret Access Key）。 添加密钥 登录RES管理控制台，在左侧导航栏单击“全局配置”，进入“全局配置”页面。 单击“添加密钥””，填写获取的访问密钥。
user_features List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type
user_features List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type
out_stream_conf 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 stream_name 否 String 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。
String 全局配置参数配置。 data_format String 数据格式，用户属性表、物品属性表，用户操作行为表必填，值可以为“csv”和“json”。 data_param JSON data_format为csv时必填，其他可选。 表4 data_param参数说明 参数名称
由itemid组成的List。在线黑名单列表，列表中的物品将不会在返回的推荐候选集中。 online_tags 否 List 由属性、属性值和属性权重组成的数据格式的列表，其中属性值或属性权重可以不提供，权重信息不提供的场景下采用默认值0.01。需要在部署服务时与在线召回配合使用。格式如下：[{"name":
List<String> 行为类型选取。 interval 是 Integer 近线策略流处理的窗口时间，单位为秒，10代表每隔10s进行一次。包括数据读取和处理的流计算。 表13 algorithm_config 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 update_context 否 Boolean
参数 参数类型 描述 source String 检测源描述。 count Integer 此错误共计次数。 msg String 错误数据和错误提示消息。 表14 inspect_result 参数 参数类型 描述 type String 数据类型。 count_num Integer
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 内容类型，包括application和json两种类型 X-Auth-Token 是 String 用户token，获取方式请参见获取用户Token 表3 请求Body参数 参数
spec_id :参数类型Long，训练作业选择的资源规格ID。 run_path:参数类型String，训练结果保存根路径，训练完成后，会将模型和日志文件保存在该路径下。 training_data_path:参数类型String，训练数据的obs路径。 test_data_path:
learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 否 Double L2正则项系数。
learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 否 Double L2正则项系数。
learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 否 Double L2正则项系数。
learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 否 Double L2正则项系数。
learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 否 Double L2正则项系数。
learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 否 Double L2正则项系数。
优化器类型。 learning_rate Double 学习率。 initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 Double L2正则项系数。
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