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algorithm_specify_parameters 否 AlgorithmSpecifyParameters object 排序算法特定参数（LR、DEEPFM、AutoGroup需要提供此参数）。 load_widetable 否 Boolean 导入宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）。
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。
数）。 algorithm_specify_parameters AlgorithmSpecifyParameters object 排序算法特定参数（LR、DEEPFM、AutoGroup需要提供此参数）。 load_widetable Boolean 导入宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）。
algorithm_specify_parameters 否 AlgorithmSpecifyParameters object 排序算法特定参数（LR、DEEPFM、AutoGroup需要提供此参数）。 load_widetable 否 Boolean 导入宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）。
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
数）。 algorithm_specify_parameters AlgorithmSpecifyParameters object 排序算法特定参数（LR、DEEPFM、AutoGroup需要提供此参数）。 load_widetable Boolean 导入宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）。
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排序数据处理算子类型。 每一种排序算法都需要进行特定的数据处理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters) 是 JSON 请参见表11，每一种排序算法的数据预处理参数。
类型。您可以通过和来自定义权重。 算子类型 排序数据处理算子类型。每一种排序算法都需要进行特定的数据处理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。LR、FM、FFM、DEEPFM、PIN这五种算法的数据处理互相通用。 训练集测试集划分方式 按时间或者比例来划分训练集测试集。
策略别名，最大长度60字符。 algorithm_type 是 String 算法类型。现仅提供一种字段。 NEARLINE_ONLINE_TRAINING parameter 是 JSON 请参见表6，算法参数。 表6 parameter 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明
离线数据源 调用RES之前，您需要准备3种基础数据包并上传至OBS，离线数据源目前支持CSV和JSON。具体数据包请参见表1 基础数据表。 表1 基础数据表 数据类型 表名 用户类数据 用户属性表 物品类数据 物品属性表 行为类数据 用户操作行为表 用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。
Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只
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
1547863270717, "candidate_desc": "[基于物品的协同过滤推荐]ItemCF算法生成的用户-物品列表候选集", "task_type": "召回策略",
user_id 是 String 用户ID。 items 否 List 由itemid组成的List。需要在部署服务的时候与物品-物品协同过滤算法一起使用，并提供物品-物品相似度查询功能。 others_users 否 List 由userid组成的List。提供多用户候选集查询功能。
"HOT_REC_OFFLINE_CANDIDATES", "dataType": "CANDIDATES_SET", "description": "特定行为热度推荐算法生成的候选集" } ], "input_data": [ { "dataType": "USER_BEHAVIOR", "description":
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
创建离线数据源 在使用RES之前，首先您需要创建一个数据源，后续的操作，如修改数据源、创建自定义推荐，都是基于您创建的数据源进行的。 前提条件 已创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，并且数据存储的OBS桶与RES在同一区域。 需要使用的数据已上传至OBS。 创建数据源 登录RES
创建OBS桶 RES使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据源以及黑白名单和用户数据的存储。因此，在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶，然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括： 离线数据
上传离线数据源至OBS RES使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据源的存储。因此，在使用RES之前您需要开通OBS服务并创建桶，然后在OBS桶中上传用户数据用于推荐作业的计算。 需要存放在OBS桶中的数据包括： 离线数据源：包含用户
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