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优化器类型。 learning_rate Double 学习率。 initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值：0 最大值：1 lambda1 Double L1正则项系数。 最小值：0 最大值：1 lambda2 Double L2正则项系数。
上传设置的黑名单列表。 场景规格 离线计算规格 可选择“4CU”、“8CU”、“16CU”和“32CU”四种规格。其中，CU代表CPU核数。 实时计算规格 可选择“2CU”、“4CU”、“8CU”和“16CU”四种规格。其中，CU代表CPU核数。 排序模型训练规格 可选择“GPU-P
够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交
请参见表7，行为权重。 start_time 与retain_day二选一 long 用户行为起始时间。和end_time共存。 end_time 与retain_day二选一 long 用户行为结束时间。和start_time共存。 retain_day 与start_time二选一 Integer
如购买，收藏，内容评论或分享），并对这些喜好进行度量和打分。根据不同用户对相同物品的态度和偏好程度计算用户之间的关系。在有相同喜好的用户间进行物品推荐。 例如，A、B两个用户都购买了abc三本图书，并且给出了5星的好评。则A和B属于同一类用户。可以将A看过的图书d也推荐给用户B。
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
“TIME” 训练数据时间：训练数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数据占比：生成的结果中，训练集占整个训练集和测试集的比例，默认0.7。 测试
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