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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 result 是 String 一个由抽取出来的无序的关键词集合生成的字符串,以空格连接。 示例 请求示例 { "mode":"keywords", "title":[ "在贵州黔东
是否必选 userId String 全局唯一用户ID。 是 BASICINFO Json 用户基本属性值。其中字段的值只能是数值型,字符串或字符串数组。 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)。
"dynamic-search" 候选集,为非必选项。 match_infos 进行召回匹配的参数配置,即搜索的匹配信息。 label:客体的属性名称(可为字符串或字符串数组类型)。 value:相应的属性值。 weight:该属性值的匹配权重,多个匹配条件做加权汇总后按分值从大到小给出候选集。 filter_info
策略别名,最大长度60字符。 algorithm_type 是 String 算法类型。 parameter 是 JSON 请参见策略参数说明,算法参数,JSON字符串。 data_source 是 List 请参见表6,数据源。 响应消息 响应参数请参见表6。 表6 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
type,参数类型String,必选参数,资源类型。 resource_info,参数类型String,必选参数,资源详细信息,JSON字符串。如:undefined: "{\"cluster_name\":\"res_cluster\"} 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明
是 String 资源类型,取值DLI、DIS、CloudTable。 resource_info 是 JSON 资源详细信息,JSON字符串。 当type为DLI时,请参见表4。 当type为CloudTable时,请参见表5。 表4 resource_info参数说明(DLI)
单值枚举型(string):字符串型,每一个值都被当做是字符串来进行处理,大部分的特征值都属于这种类型; 单值数值型(numerical):每一个值都是一个数值,一般需要对这种类型的特征值进行离散化处理以降低特征维度; 多值枚举型(strArray):字符串数组型,每一个特征值都是一
单击“创建”,在创建数据源页面,参考表1配置相关参数。 表1 创建数据源参数说明 参数名称 说明 名称 数据源的名称,名称只能是字母、数字、下划线或者中划线组成的合法字符串。 用户属性表 从OBS桶中选择数据。在“用户属性表”右侧,单击,从弹出的对话框中,选择数据存储的OBS桶及其文件或文件夹。 如果选取文件
匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数,如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。 用户特征名:字符串,长度1-20。 物品特征名:字符串,长度1-20。 权重值:权重影响不同物品属性匹配的程度,取值0.01-1,2位小数。 匹配个数度量:如果开启匹配个数度量,
行为发生的位置和精度维度。 格式:[latitude, longitude] 否 context String 动作发生的上下文信息,内容为json格式字符串,也可作为行为表的扩展字段。 例如,用户当前的设备id,ip地址等信息。 否 subSite String 行为发生的位置ID。例如,在首页推荐里面点击,在详情页里面浏览。
根据数值属性的大小顺序(ORDER)或者绝对值进行权重累加(ABS)统计。 高级类型选项 打散 打散是指推荐的结果集中根据客体的选择的字符串类型的属性进行打散,避免推荐结果集过于集中,增加推荐结果的新颖性。 您可以在下拉列表中选择打散属性。 置顶 置顶功能则人为的将选定的某一路
属性名从画像算子生成,如“product_color”,则对产品颜色相同的物品进行去重。 【去重】忽略长度 截断物品ID末尾指定长度后的字符串进行去重,如指定长度为2,则SKU_A1234和SKU_A1244只会保留其中一个。 属性过滤规则 指定定制化用户属性以及物品属性过滤规则
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式,您可以选择其中一种进行认证鉴权。 Token认证:通过Token认证通用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。 Token认证 Token的有效期为24小时,需
提交数据质量作业API 功能介绍 该接口用于提交数据质量作业并进行离线计算。 URI POST /v1/{project_id}/data-quality 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用
排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型,该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序,以将推荐物品顺序调整到最优。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算
召回策略 召回是指对大量的物品做初选,为每一个用户形成个性化侯选集。召回策略中内置了多种召回方式,用户可根据自己场景选择。召回策略对应流程请参见图1。 图1 召回策略 推荐系统支持的召回方式有: 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐
提交组合作业 功能介绍 该接口用于提交组合作业进行离线计算,并完成对应策略的候选集生成。 URI POST /v1/{project_id}/training 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String
提交排序任务API 功能介绍 用于提交排序训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/rank-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。
效果评估 创建效果评估可以对线上服务设置指标,查看推荐效果的反馈,可以根据系统提供的指标添加。 表1 效果评估参数说明 参数名称 说明 名称 自定义名称,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 对于该效果评估作业的描述信息。
提交流式训练作业 功能介绍 该接口用于提交流式训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/stream-etl-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号,用于资源隔离。获取方法请参见获取项目ID。