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物品协同过滤作业名称。 表6 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表7 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
您可以前往过滤规则列表，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”，当作业“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，生成的候选集ID将使用于在线服务，为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 父主题：
隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 迭代次数 指定迭代优化的最大迭代次数。如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 优化正则化系数 在ALS算法中使用，指定正则化系数，作为优化
workspace_id 是 String 工作空间id 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 use_type 是 String 使用类型： UI，基于用户推荐物品 UU，基于用户推荐用户 II，基于物品推荐物品 IU，基于物品推荐用户 请求参数 表3 请求Header参数
物品协同过滤作业名称。 表7 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表8 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
物品协同过滤作业名称。 表8 RecallFiled 参数 参数类型 描述 name String 字段名称。 value Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表9 MatchFeaturePair 参数 参数类型 描述 user_feature_name
物品协同过滤作业名称。 表7 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表8 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
物品协同过滤作业名称。 表8 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表9 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
物品协同过滤作业名称。 表6 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表7 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
物品协同过滤作业名称。 表6 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表7 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
物品协同过滤作业名称。 表6 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表7 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
物品协同过滤作业名称。 表8 RecallFiled 参数 参数类型 描述 name String 字段名称。 value Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表9 MatchFeaturePair 参数 参数类型 描述 user_feature_name
物品协同过滤作业名称。 表13 RecallFiled 参数 参数类型 描述 name String 字段名称。 value Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表14 MatchFeaturePair 参数 参数类型 描述 user_feature_name
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。 您可以部署10个在线服务，每个在线服务可以创建2个在线流程
数据源的结构未确定，无法查询 请检查数据源信息是否正确。 400 RES.1201 Datasource Error 数据源正在被使用，无法修改 请检查数据源是否正在被使用。 400 RES.1202 Datasource Error 有作业正在运行，无法修改数据区间 请检查是否有作业正在运行。
是否开启优选项功能，需匹配global_features_info_path，profile_uuid和attr_weight。例如，在购物车场景，使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等
离线、近线召回：该策略候选集都可以通过下拉框直接选取。 在线检索召回：支持在线检索候选集召回，检所请求通过预测接口（参考获取推荐结果中的search_info字段使用方法）传入，生成一路召回对应候选集。该策略默认名称为“dynamic-search”。 融合方式 优先级：根据优先级和百分比计算多个召回候
预分区个数。默认推荐预分区8个。 index_region_num 否 Integer 索引表预分区个数。只有特种工程中，初始用户画像-物品画像-标准宽表生成算子需要使用索引表预分区个数，其他离线算子因为不生成索引表不需要此参数。 示例 请求示例 { "job_name": "yyn-test", "job_description":
配置获取。 算子类型(rank_etl_type) 是 Enum 排序数据处理算子类型。 每一种排序算法都需要进行特定的数据处理，需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters)
/sigmoid/tanh，默认relu。 子网络结构 (sub_net_architecture) 是 List[Int] 特征向量之间使用神经网络核来计算相互关系时，该神经网络的结构。每一层的节点数取值范围为[1,100]，深度不超过5层。默认40,5。 是否移除因子分解机 (is_drop_fm)
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