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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。 查询当前时间戳，网址https://tool
训练集测试集划分方式 按时间或者比例来划分训练集测试集。 “TIME” 训练数据时间：训练数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 测试数据时间：测试数据起始时间和终止时间，该起始时间和终止时间不得超过行为数据的时间范围。 “RATE” 训练数
“调度周期”：调度周期可选“天”或“周”。 “调度类型”：包括自定义和间隔调度。 “开始调度时间”：选择具体的调度时间。当调度周期选择为“周”时，可在此下拉框中勾选星期一到星期天的任一天进行调度。 “时间间隔”：如果选择的调度类型为间隔调度，需要配置调度的时间间隔。 配置完成后单击“创建”。创建成功后会自动跳转到“
开启调度，可按照您所设置的时间周期性的提交任务。 “调度周期”：调度周期可选“天”或“周”。 “调度类型”：包括自定义和间隔调度。 “开始调度时间”：选择具体的调度时间。可在此下拉框中勾选具体的时间点。 “时间间隔（小时）”：如果选择的调度类型为间隔调度，需要配置调度的时间间隔。 设置完成后，单击“确定”，重新导入数据。
用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 通用格式时间：用户行为数据时间范围，可只有起始时间、结束时间或为空。 策略参数设置完成后，单击“确定”。 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
use：观看视频/听音乐/阅读 start_time 与retain_day二选一 long 用户行为起始时间，与end_time共存。 end_time 与retain_day二选一 long 用户行为结束时间，与start_time共存。 retain_day 与start_time二选一 Integer
最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig object 作业配置。 表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型
PI请求将调用失败。每个接口所需要的权限，与各个接口所对应的授权项相对应，只有发起请求的用户被授予授权项所对应的策略，该用户才能成功调用该接口。例如，用户要调用接口来查询云服务器列表，那么这个IAM用户被授予的策略中必须包含允许“ecs:servers:list”的授权项，该接口才能调用成功。
、资源以及请求条件等。基于策略的授权是一种更加灵活的授权方式，能够满足企业对权限最小化的安全管控要求。例如：针对ECS服务，管理员能够控制IAM用户仅能对某一类云服务器资源进行指定的管理操作。多数细粒度策略以API接口为粒度进行权限拆分，RES支持的API授权项请参见《权限策略和授权项》。
data_config DataConfig object 数据配置。 specs_config SpecsConfig object 计算规格配置。 created_at String 创建时间。 update_at Long 更新时间。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline
数据的用户画像更新生成，热度越大排序越靠前。 时间排序：根据时间对候选集进行排序。时间排序需要指定特征名称和推荐天数。 特征名称：值为时间戳(10位)的特征的名称，任务会根据此特征对候选集进行排序。 推荐天数：推荐数据的时间段，该时间段从当前开始往前推N天，默认15天。 默认热度排序。
发生行为为评论时，需要记录评论内容。 当是search_click时，需要记录搜索的关键字。 否 actionDateTime String 行为发生的时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。 否 actionLocation String 行为发生的位置和精度维度。 格式：[latitude, longitude]
行为数据包括数据源中的“用户操作行为表”和用于近线计算的“行为数据”。行为数据，每行记录用户的单次行为信息，包含用户标识符、行为对象标识符、行为类型和行为时间等信息。 注意事项 每张表的表结构和填充的数据必须符合推荐系统的要求，列名和字段类型需要和规范保持一致。 创建数据源之前您需要自己手工创建
intelligent，智能场景 datasource_id 是 String 数据源id，字母、数字、下划线、减号组合32位。 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格。 schedule 否 String 调度信息。 job_configs 是 jobConfig
的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。 统计间隔（天） 统计间隔，以天为单位，每隔多少天计算一次指标，大于0。 在线服务 选择已发布的在线服务进行推荐效果指标计算。
“通用格式”：通用格式数据为经过特征工程作业生成的数据。 （可选）单击页面右侧“删除”，可以删除该算子。 设置完成后，单击“确定”。数据质量检测作业一般需要运行一段时间，请您耐心等待。您可以前往数据质量作业列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的离线作业“状态”为“计算中”，当离线作业的“状态”变
数据源名称，1-64位字母、数字、下划线、中划线组合。 最小长度：1 最大长度：64 specs_config 是 SpecsConfig object 计算规格配置。 data_config 是 DataConfig object 数据源配置。 表4 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline
置顶的推荐候选集。 降权 降权是指定时间区间内用户对物品有过指定的行为类型记录时，将对相应物品进行降权处理。 例如对于用户过去3天内有过曝光行为的物品降权，但是可以对曝光过但是有购买行为的物品进行排除，不对其降权。 时间区间：指定用户行为时间，取值1-7，默认为3。 行为类型：指
workspace_id String 工作空间id。 created_at Integer 创建时间。 update_at Integer 更新时间。 specs_config SpecsConfig object 计算规格。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline
NearLineRecallParam 参数 是否必选 参数类型 描述 time_limit 否 Boolean 时间过滤。 timeFeature 否 String 时间特征。 retainDays 否 Integer 保留期(天)。 recall_fileds 否 Array of
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