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史行为过滤，单击后方的删除过滤行为。相关参数解释如下： 相对时间间隔：与数据源内的行为数据记录最后的一条时间相差天数。 最小次数：某用户对某物品产生某行为的最小次数。 行为类型：指定行为类型。 绝对时间间隔：与当前时间相差天数。 最大次数：某用户对某物品产生某行为的最大次数。 系统默认行为类型包括：
SK认证是使用SDK对请求进行签名，签名过程会自动往请求中添加Authorization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。 AK/SK认证的详细说明请参加AK/SK认证。 X-Project-ID：子项目ID，可选，在多项目场景中使用。 X-Domain-ID：账号ID。
“调度周期”：调度周期可选“天”或“周”。 “调度类型”：包括自定义和间隔调度。 “开始调度时间”：选择具体的调度时间。当调度周期选择为“周”时，可在此下拉框中勾选星期一到星期天的任一天进行调度。 “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。 配置完成后单击“创建”。创建成功后会自动跳转到“
深度网络因子分解机-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN 创建排序策略 创建排序策略操作步骤详情请参见排序策略。 作业一般需要运行一段时间，根据您的数据量和资源不同，训练时间将耗时几分钟到几十分钟不等。 您可以前往排序策略列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的作业“状态”为“计算中”
String 镜像版本。 type 是 String 镜像类型。 build_time 是 Long 镜像构建时间。 update_time 是 Long 镜像更新时间。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "images": [
failed_times 是 String 服务失败调用次数。 publish_time 是 Long 服务发布时间。 update_time 是 Long 服务更新时间。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "services":
排序策略、过滤规则等作业。 运行推荐作业 创建在线服务 - 创建在线服务用于部署上线服务、更新模型。配置实时计算的逻辑，包括设置在线流量、组装推荐结果和设置排序策略。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
String 错误码（请求成功时，不返回此字段）。 表4 workspaces 参数 参数类型 描述 created_at Long 创建时间。 description String 描述。 enterprise_project_id String 企业项目id。 enterprise_project_name
是 Long 当前页面。 page-size 是 Long 页面条数。 start-time 否 String 开始时间。 end-time 否 String 结束时间。 job-name 否 String 作业名称 job-status 否 String 作业状态 sortby 否
created_at String 创建时间。 description String 描述。 id String 企业项目id。 name String 企业项目名称。 status Integer 状态。 updated_at String 更新时间。 请求示例 查询企业项目 /v2
String 错误码（请求成功时，不返回此字段）。 表4 workspaces 参数 参数类型 描述 created_at Long 创建时间。 description String 描述。 enterprise_project_id String 企业项目id。 enterprise_project_name
NearLineRecallParam 参数 是否必选 参数类型 描述 time_limit 否 Boolean 时间过滤。 timeFeature 否 String 时间特征。 retainDays 否 Integer 保留期(天)。 recall_fileds 否 Array of
String 状态。 workspace_id String 工作空间id。 created_at Integer 创建时间。 update_at Integer 更新时间。 specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表5 DataConfig 参数 参数类型
specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object 离线计算规格。 nearline
征会额外应用于所选字段的功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中： 兴趣属性，此特征将会用于统计用户的兴趣标签，并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。
NearLineRecallParam 参数 是否必选 参数类型 描述 time_limit 否 Boolean 时间过滤。 timeFeature 否 String 时间特征。 retainDays 否 Integer 保留期(天)。 recall_fileds 否 Array of
datasource_id String 数据源id。 status String 状态。 created_at Integer 创建时间。 update_at Integer 更新时间。 workspace_id String 工作空间id。 service_type String 服务类型。 请求示例
在线流程（在线训练任务需要提供此参数）。 表7 NearLineRecallParam 参数 参数类型 描述 time_limit Boolean 时间过滤。 timeFeature String 时间特征。 retainDays Integer 保留期(天)。 recall_fileds Array of RecallFiled
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。 否 actionLocation String 行为发生的位置和精度维度。 格式：[latitude, longitude]
List 请参见表3，需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。 end_time 是 Long 被统计数据的终止时间戳。 interval 是 Double 统计间隔，以天为单位，每隔interval天计算一次指标，大于0。 result_path
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