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AttributeMatch，属性匹配召回作业 AlsCF，交替最小二乘协同过滤作业 BhvHistory，历史行为记忆召回作业 ItemCf，物品协同过滤召回作业 MenEdit，人工配置候选集作业 Ucb，UCB召回作业 UserCf，用户协同过滤召回作业 WeightBehavior，综合行为热度召回作业
回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有： 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于属性匹配的召回策略 基于UCB算法的推荐
示服务进行委托授权，即授权RES服务请求获取访问您在其他云产品中的资源，未授权将不能使用RES的完整功能。 图1 权限委托 单击“同意授权”系统会自动创建委托。由于RES与其他云服务之间存在业务交互关系，需要与这些云服务协同工作，因此需要您创建云服务委托，完成授权后将操作权限委托
AttributeMatch，属性匹配召回作业 AlsCF，交替最小二乘协同过滤作业 BhvHistory，历史行为记忆召回作业 ItemCf，物品协同过滤召回作业 MenEdit，人工配置候选集作业 Ucb，UCB召回作业 UserCf，用户协同过滤召回作业 WeightBehavior，综合行为热度召回作业
AttributeMatch，属性匹配召回作业 AlsCF，交替最小二乘协同过滤作业 BhvHistory，历史行为记忆召回作业 ItemCf，物品协同过滤召回作业 MenEdit，人工配置候选集作业 Ucb，UCB召回作业 UserCf，用户协同过滤召回作业 WeightBehavior，综合行为热度召回作业
匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type 否 String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品
匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type 否 String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品
“时间间隔”：如果选择的调度类型为间隔调度，需要配置调度的时间间隔。 基于物品的协同过滤推荐 基于物品的协同过滤推荐采用经典推荐算法基于物品的协同过滤ItemCF进行召回。 表2 基于物品的协同过滤推荐参数说明 参数名称 说明 名称 策略名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或
匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品
匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type 否 String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品
匹配特征对（属性匹配召回作业需要提供此参数）。 striping 否 Striping object 行条化策略（属性匹配召回作业、物品协同过滤召回作业、用户协同过滤召回作业需要提供此参数）。 match_type 否 String 匹配类型（属性匹配召回作业需提供此参数）： UI，基于用户推荐物品
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recall 特定行为热度推荐 SpecificBehavior 综合行为热度推荐 BehaviorsWeight 基于物品的协同过滤推荐 ItemCF 基于用户的协同过滤推荐 UserCF 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 AlsCF 基于历史行为记忆生成候选集 HistoryBehaviorMemory
果集的生成。 各个召回策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于属性匹配的召回策略 配置召回策略操作步骤如下：
false } } }, { "name": "基于物品的协同过滤推荐", "algorithm_type": "ItemCF", "strategy_type": "recall"
"operating_time": 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":
请求返回数量，默认返回50条。 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。
离线计算逻辑，通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。 各个召回策略的详细介绍请参见： 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于特征匹配的召回策略 基于UCB的召回策略
res_info_path，profile_uuid和attr_weight。例如，在购物车场景，使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合，所以考虑基于用户性别、体质和年
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