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时候,会推荐最相似/最相关的物品。 “基于物品推荐用户”:某些物品的属性、描述很相似,或者经常被一起购买。如房产平台会计算物品之间的相似或关联程度,当用户查看某个物品的时候,会推荐同时拥有该类型房源的房产经纪人。 服务类型 选择您需要的服务类型。 “推荐引擎”:推荐引擎用于对RE
topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型:用户感兴趣的行为类型。 权重值:行为的初始权重。 衰减系数:用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间:用户配置的行为发生时间与当前时间的间隔,以小时为单位。系统只处理在该时间范围内的行为记录。 基于用户相似度的实时召回 基于用
密钥。 图4 新增访问密钥 密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。打开名称为“credentials.csv”的文件,即可查看访问密钥(Access Key Id和Secret Access Key)。 父主题: 基础问题
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