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image2_face CompareFace object 第2幅图像中检测到的人脸，DetectFace结构见DetectFace。 调用失败时无此字段。 similarity Double 人脸相似度，1表示最大，0表示最小，值越大表示越相似。
时间跨度（天） 用于指定从数据源中取最近多少天的行为数据计算相似度。默认取全部数据。 上传物品相似度 支持客户通过obs导入自定义的相似度信息。相似度文件格式为json， 其中subject为用户或物品， relations为与subject相似的用户或物品及其相似度。
各个召回策略的详细介绍请参见： 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 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 业务规则-基于历史行为记忆生成候选集 业务规则-人工导入 基于特征匹配的召回策略 基于UCB的召回策略 近线召回 基于物品相似度的实时召回 基于用户相似度的实时召回
需要在部署服务的时候与物品-物品协同过滤算法一起使用，并提供物品-物品相似度查询功能。 others_users 否 List 由userid组成的List。提供多用户候选集查询功能。
50 相似性度量方式 计算用户或物品特征表达相似性的方式。在ItemCF算法中，每个物品会基于对它有过行为的用户表示为特征向量，向量每一维是一个<user_id, score>元组，score表示对应user_id的权重，该参数决定了使用何种函数计算物品向量之间的相似度。
“开启时间跨度”：不开启取全部数据，开启则指定从数据源中取最近天数或小时数的行为数据计算相似度。默认关闭。 “开启调度”：开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。默认关闭。
band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。
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自定义场景 基于用户历史行为计算物品相似性，实时更新候选列表，提升用户体验，提高转化率支持多种召回、过滤、排序算子自由组合，训练形式上支持离线批处理、近线流处理、在线实时处理的三种数据处理方式，提供完备的一站式推荐平台，可快速设置运营规则进行AB测试。
band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。
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band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。
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数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。
band 是 Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row 是 Integer 相似距离。
热门推荐只要适用于首页、热点类场景，满足流行度统计，有效吸引新用户。 父主题： 智能场景
表11 algorithm_config参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 similar_metric 是 String 相似性度量方式（'cosine'）。
band Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表11 MatrixFactorization 参数 参数类型 描述 implicit_vector_rank Integer 隐向量维度。
band Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表11 MatrixFactorization 参数 参数类型 描述 implicit_vector_rank Integer 隐向量维度。
关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 父主题： 智能场景
band Integer 相似程度。 最小值：1 最大值：20 row Integer 相似距离。 最小值：1 最大值：10 表16 MatrixFactorization 参数 参数类型 描述 implicit_vector_rank Integer 隐向量维度。
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