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  • 实时日志 - 推荐系统 RES

    否 TAGS Json 用户的兴趣标签。其中字段的值只能是Map类型。 可传入不同类型的标签信息(如人工标签,关键词标签等)。 此标签体系需物品标签体系相同。如果无历史兴趣标签,则无需传入此字段。推荐系统将会根据特定行为匹配的标签进行计算并完成更新。 说明: 传入TAGS字段会直接覆盖原程序中已计算出的兴趣标签权重。

  • 特征工程 - 推荐系统 RES

    功能: 从离线数据中提取用户、物品画像和RES内部通用格式数据; 把RES内部通用格式数据处理成训练排序模型所需的训练数据、测试数据等。 功能对应,特征工程的两个任务分别是: 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 排序样本预处理 图1 特征工程 创建特征工程 创建特征工程操作步骤如下:

  • 召回策略 - 推荐系统 RES

    HOT_REC_OFFLINE_CANDIDATES CANDIDATES_SET 特定行为热度推荐算法生成的候选集。 基于综合行为热度推荐 基于综合行为热度推荐基于特定行为热度推荐的召回原理大体相同,不同点是用统计几种行为的加权热度代替了特定行为热度。 表4 参数说明 参数名称 说明 默认值 策略别名