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自定义场景关闭后，为什么会自动启动？ 在创建自定义场景时，如果设置了自动召回策略，且此召回策略关联了在线服务，就会自动运行场景实例。用户可关闭召回策略，或者在在线服务中删除依赖的这个策略。 父主题： 自定义场景
res-default-ner 功能 将待处理的文本中的人名、地名、组织名提取出来。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 text 是 String 待处理的文本。 响应消息 响应参数请参见表2。
全局特征信息文件需要和画像中字段一致，其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段，TAGS为画像表中定义的带权重的标签，Context为上下文属性。该文件用于说明数据字段信息，以便推荐系统识别用户离线数据，通过特征工程将对应的数据写入到画像中，同时用于排序训练和线上推理服务中使用。
参数别名：用户指定参数别名应用于指标公式。 行为类型：选择需要进行评估的行为类型，如物品曝光。 阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。
钟，值为 “0.5”，观看5分钟，值为“0.8”。 其余行为的默认值为1.0。 是 actionContent String 发生行为为评论时，需要记录评论内容。 当是search_click时，需要记录搜索的关键字。 否 actionDateTime String 行为发生的时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。
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 是
数据源类型有初始格式和通用格式可以选择。 “初始格式” 用户操作行为表：初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式” 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。
true：有表头 false：无表头 delimiter 是 String 分隔符，最大长度10字符。 quote 是 String 引用字符，最大长度10字符。 escape 是 String 转义字符，最大长度10字符。 示例 成功响应示例 { "is_success": true
参数类型 说明 service_name 是 String 服务名称，服务名称必须以res-开头，由数字、字母、下划线、中划线组成，不能以中划线结束，最大长度48字符。 service_type 是 String 服务类型，可选值infer, rank, nlp。 description
String 行为类型，包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重，权重有默认分数，默认分数代表该行为类型的权重，可做修改。同时支持自定义行为类型。 如果当前场景只有用户关注人这一种行为，则此参数表示用户关注的对象是人。 如果当前场景只有用户关注物品这一种行为，则此参数表示用户关注的对象是物品。
workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为0 job_name 是 String 训练作业名称，只能由数字，字母，下划线，中划线组成，最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 offline_platform
支持中文，不能以 - 结尾。 最小长度：1 最大长度：64 enterprise_project_id 是 String 企业项目编号。 最小长度：1 最大长度：256 description 否 String 描述。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型
空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于该策略的描述信息。 最大交互阶数 算法探索的最大的特征交互阶数。例如，当设定最大交互阶数为4时，算法会探索2阶、3阶、4阶的特征交互组合。默认3。 各阶隐向量长度 各阶特征交互使用的隐向量长度，数量需对应最大交互阶数。默认10
0)，默认值为-0.001。 最大值(max_value) 是 Double 均匀分布的最大值， 必须大于最小值。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 xavier 无 是 无 神经元的初始值权重初始化为均值为0，方差为 Var(wi)=1/nin 的均匀分布（高斯或者随机分布）。其中
workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为0 job_name 是 String 训练作业名称，最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。
为空时，在最终的推荐列表中，系统会对该字段进行过滤处理，若此字段为空，则按照默认（status不生效）处理。 表1 物品数据中status字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 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
workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为0 job_name 是 String 训练作业名称，最大长度为20字符。 job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 nearline_platform 是 JSON 请参见表3，近线计算平台。
用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 lambda1 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0,1]，默认值为0。
过滤出用户发生过某行为的物品，并保存在此表中。例如，过滤出用户看过的物品，并存储在此表中。指定集群名称和表名用于存储更新后的用户画像。 不涉及。 基于用户的标签搜索候选集 基于用户的标签搜索候选集可以持续为用户召回新的候选集，召回频率可达秒级。以DIS中的实时行为日志为数据源，分析用户
service_name 是 String 服务名称，服务名称必须以res-开头，由数字、字母、下划线、中划线组成，不能以中划线结束，最大长度48字符。 service_type 是 String 服务类型， 可选值为infer、rank、nlp。 description 否 String 服务描述信息。
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