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在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近，将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值，避免数据因为过期被过滤掉。
可以登录OBS管理控制台创建OBS桶，并在您创建的OBS桶中创建文件夹，然后再进行数据的上传。创建OBS桶和上传文件夹的操作指导请参见创建桶和上传对象。 您在创建OBS桶时，需保证您的OBS桶与RES在同一个区域。 父主题： 数据源
据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 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。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。
白名单地址 白名单所在的路径。白名单之外的物品不应该出现在最终推荐结果集里。白名单内容需要存储在OBS上。 历史行为过滤 单击增加历史行为过滤，单击后方的删除过滤行为。指定与用户个性化的物品候选集过滤准则。例如对于用户过去3天内有过view行为的物品（如新闻）过滤，使之不进入候选集。
代码：输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID、推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。如果是关联推荐，需要配置“物品项”，即推荐与物品项相关的产品。如果物品项有多个，需要用英文逗号隔开。 图1 代码预测 表单：输入“ID”，并设置“最大推荐个
数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初
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