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测试数据在输入数据中的占比。divide_by_time_or_rate为RATE时必填。取值范围[0,1]。 待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征，对不同类型的特征进行相应的处理，处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。
行为数据的用户画像更新时所提供的结果保存路径。 行为起止日期 用户行为数据时间范围，可只有起始时间、结束时间或为空。 待提取用户特征 从全局特征信息文件中提取输入的用户特征进行排序模型训练。 说明： 离散的区间个数不能超过100个，请您根据业务需求合理分配参数值。 单击“”，增加
响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 loc 是 String 提取到的地名结果。 per 是 String 提取到的人名结果。 org 是 String 提取到的组织结果。 示例 请求示例 { "text": "在贵州黔东南苗族侗族自治州台江县革一
下： 推荐引擎 推荐引擎用于对RES召回策略跑出来的候选集结果进行融合过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提供自然语言处理工具，可用于关键词提取和命名实体识别。 排序 排序服务允许用户提供自己的候选集，使用RES的排序策略进行排序。 前提条件 已经有计算成功的离线作业并且已经生成候选集UUID。
分词模型 模型名称 res-word-segmentation 功能1 -- 关键词提取（未排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选
自定义离线特征工程名称，由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成，并且不能以空格开始和结束，长度为1~64个字符。 描述 对于特征工程的描述信息。 待提取用户特征 排序模型需要经特征工程处理后的数据， 选择排序模型需要的用户特征， 未选择的用户特征将不会被处理，即排序模块将忽略这些特征。 说明：
“通用格式” 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 通用格式时间：用户行为数据时间范围，可只有起始时间、结束时间或为空。 策略参数设置完成后，单击“确定”。
指标别名，字母、下划线、数字组成。 formula 是 String 用户指定自定义指标公式，由参数别名和计算符号组成。如：A/(A+B)，参数A、B代表自定义参数的参数别名。计算符号只支持+、-、*、/。 表7 data_param参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 header
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。 关键词提取，只有当关键词为content和title时会进行关键词提取，并生成特征名为“keyword_原特征名”的特征。
获取推荐结果 在线服务创建完成，部署成功后，当服务状态会显示“运行中”，表示服务状态正常。您可以通过在线预测功能测试推荐结果进一步调整作业参数，也可以通过预测接口来调用API，获取推荐结果。 界面预测 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“推荐业务>自定义场景”，进入自定义场景列表页面。
在“跨源连接”页面，单击“创建跨源连接”，输入跨源连接名称、已创建并绑定的DLI资源名称和CloudTable资源名称，如图1所示。 跨源连接名称只能包含数字、英文字母、下划线和中划线。不能为空。输入长度不能超过64个字符。 图1 创建跨源连接 单击“确定”，完成连接创建。 在“跨源连接”页面，可单击操作列的“删除”，删除不需要的连接。
Studio管理控制台，在控制台的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 在“工作区”页面的右侧，单击“新建作业”。 作业名称修改为您可以识别的名称。只能包含英文字母、数字、中文、“-”、“_”、“.”，且长度为1～128个字符。 作业类型、创建方式、选择目录、作业责任人、作业优先级、日志路径均选择默认参数。
请求消息体 请求消息体通常以结构化格式发出，与请求消息头中Content-type对应，传递除请求消息头之外的内容。若请求消息体中参数支持中文，则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同，也并不是每个接口都需要有请求消息体（或者说消息体为空），GET、DELETE操作类
“通用格式” 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。 统计间隔（天） 统计间隔，
表1 参数说明 参数 说明 名称 工作空间名称。例如，工作空间workspace1。 名称不能为空。 名称不超过64个字符，只能由中文、英文字母、数字、下划线、中划线组成，且不能使用任何大小写形式的“default”。 描述 工作空间描述。例如，我的第一个工作空间。 描述不超过256个字符。
结果保存路径一致。 说明： 在使用通用格式数据之前，需要先进行特征工程算子计算。 通用格式数据：从用户属性表、物品属性表和用户操作行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成JSON数据，即内部通用格式。 通用格式时间：用户行为数据时间范围，可只有起始时间、结束时间或为空。 完成该项配置后，单击“下一步”。
Studio管理控制台，在控制台的左侧导航栏，选择“数据开发 > 作业开发”。 在“工作区”页面的右侧，单击“新建作业”。 作业名称修改为您可以识别的名称。只能包含英文字母、数字、中文、“-”、“_”、“.”，且长度为1～128个字符。 作业类型、创建方式、选择目录、作业责任人、作业优先级、日志路径均选择默认参数。
更新全局特征信息文件，并重新设置依赖此文件的配置项。 用户特征：从下拉选项中勾选全局特征信息文件中提取的用户特征用于进行分组推荐。 物品特征：从下拉选项中勾选全局特征信息文件中提取的物品特征用于进行分组推荐。 - 行为次数统计方法 统计物品记录数的方式。 pv：page view，即页面浏览量或点击量。
作者，一个作者一个元素，信息流推荐场景建议填写。 否 content String 物品的内容描述信息，例如简介/摘要/正文关键片段，最长支持5000个中英文字符，超过则截断处理。 否 tags List[String] 描述物品的标签，每个标签为独立的一个元素。 否 location Json
作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。 表4 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐参数说明 参数名称 说明 名称 策略名称，由中文、英文、数字、下
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