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用于指定从数据源中取最近多少天的行为数据计算相似度。默认取全部数据。 上传物品相似度 支持客户通过obs导入自定义的相似度信息。相似度文件格式为json， 其中subject为用户或物品， relations为与subject相似的用户或物品及其相似度。例如， { "subject": "item108"
“基于用户推荐物品”：某些用户的属性很相似，如电商平台根据这些用户的行为（浏览、点击、购买）计算与这些用户相似用户的行为，为该用户推荐相似用户浏览或购买的物品。 “基于用户推荐用户”：某些用户的属性很相似，如交友平台根据这些用户的行为（浏览、点击）或属性推荐与这些用户相似用户。 “基于物品推荐物
50 相似性度量方式 计算用户或物品特征表达相似性的方式。在ItemCF算法中，每个物品会基于对它有过行为的用户表示为特征向量，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：
单，便于被集成。 实时更新，具备实时更新能力，更快反馈用户的精准需求。 降低成本，减少人力支出投入。 自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三
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。 context 否 String
“最大推荐数结果数”：指定召回的结果数量。 “开启时间跨度”：不开启取全部数据，开启则指定从数据源中取最近天数或小时数的行为数据计算相似度。默认关闭。 “开启调度”：开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。默认关闭。 图6 创建召回策略 配置完成召回策略参数之后单击“确认”
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表9 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型 描述
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表9 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型 描述
描述 nearest_neighborhood Integer 最近领域个数。 band Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表11 MatrixFactorization 参数 参数类型 描述 implicit_vector_rank
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表10 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表11 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表10 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表9 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型 描述
描述 nearest_neighborhood Integer 最近领域个数。 band Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表11 MatrixFactorization 参数 参数类型 描述 implicit_vector_rank
nearest_neighborhood 是 Integer 最近领域个数。 band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表9 MatrixFactorization 参数 是否必选 参数类型 描述
描述 nearest_neighborhood Integer 最近领域个数。 band Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表16 MatrixFactorization 参数 参数类型 描述 implicit_vector_rank
热门推荐的主要应用场景是什么？ 热门推荐只要适用于首页、热点类场景，满足流行度统计，有效吸引新用户。 父主题： 智能场景
表11 algorithm_config参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 similar_metric 是 String 相似性度量方式（'cosine'）。 表12 candidate_set_config参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 max_recommended_num
关联推荐的主要应用场景是什么？ 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 父主题： 智能场景
数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据会实时入
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