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根据选择的服务类型配置在线流程，包括融合、过滤、排序和模型及配置等关键信息。具体参数信息参见表1。服务类型选择推荐引擎。
权重：根据权重加权融合计算多个召回候选集融合。分数计算规则：每个策略的所占权重和物品在每个召回候选集中所得的分数加权融合，多个策略中相同的物品会进行分数累加。权重大小之和要等于1。 过滤（黑名单） 离线过滤 对离线过滤规则作业产生的结果进行过滤，使之不进入候选集。
如果“online_override”的值是“false”，则采用标签融合的方式，即在线预测的新标签值及权重会更新已有的标签及权重值。
表2 在线服务详情 参数 说明 在线流程 展示在线流程名称、在线流程ID以及在线流程关于融合、过滤、排序、公共配置和模型相关的参数信息。 预测 可对运行中状态的在线服务进行预测，输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果。 配置更新记录 展示配置相关记录。
根据策略做在线推荐结果融合、过滤、重排以及多流程之间的AB，并返回最终结果。 创建在线服务 获取推荐结果 - 您可以通过在线服务预测结果，也可以通过API接口获取最终的推荐结果。
融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。 改善用户体验，同时降低人工成本。 画像与深度模型结合，助力营收收益增长。
融合多值特征 将多值特征的多个embedding融合成一个embedding。 融合线性部分 是否使用模型架构中的线性部分。 固定哈希结构 是否固定结构参数。默认值为“否”，非特殊情况建议使用默认值。 父主题： 算法介绍及参数说明
快速入门 智能场景（猜你喜欢） 自定义场景（热度推荐） 05 实践 根据用户的离线历史数据，推荐系统通过模型训练和召回策略，对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据，得到更优候选集。
重新执行离线作业 重新执行离线作业的目的是将本次执行生成的数据和之前的作业数据融合在一起，无需重新创建作业就能更新数据。 重新执行不按作业不会生成新的线上指定的UUID。 “启动中”、“计算中”状态的作业不支持重新执行。
该示例的请求结果作为在线召回的候选集进行在线服务候选集的融合。
merge_multi_hot Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。
merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。
merge_multi_hot Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。
merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。
merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。
merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。
merge_multi_hot Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。
merge_multi_hot Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。
merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。
merge_multi_hot Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。
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