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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算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0,1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。
在对应表的“操作”列中，单击“清除数据”可以删除对应表的数据源。 通用格式 通用数据由特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成。其路径与“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”结果保存路径一致。 说明： 在使用通用格式数据之前，需要先进行特征工程算子计算。 通用格
global_features_info_path 是 String 全局特征配置文件路径。 profile_uuid 否 String 特征工程初始用户画像-物品画像-标准宽表算子生成的uuid。 线上预测需要对候选集进行过滤时为必选项。 attr_weight 否 List 可用于属性权重排序或优
out_stream_conf 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 stream_name 否 String 输出流DIS通道名称。该通道用于存放由行为数据和画像库计算生成的排序预处理数据，以供模型训练。通道中的数据属于流式训练作业产生的中间数据，使用者只需指定通道名称，无需往该通道发送或获取数据。
user_complete_degree Double 用户齐全度，一条行为中的用户是否在产生这条行为的时候拥有画像。 item_complete_degree Double 物品齐全度，一条行为中的物品是否在这条行为产生的时候拥有画像。 bhv_count Map<String,Integer> 行为次数统计。
BehaviorsWeight参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 portrait_storage 是 JSON 请参见表27，用户画像，物品画像的存储信息。 global_features_information_path 是 String 全局特征信息文件。 match_feature_pairs
实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。 热门推荐 基于多维度数据分析，自动匹配所覆盖用户群体更关心的内容进行重点展示。 获取推荐结果 根据不同的功能模块，获取对应的推荐结果。 获取推荐结果 父主题： 智能场景
String 作业名称 job_type 是 String 作业类型： WriteUserProfile，用户画像实时导入作业 WriteItemProfile，物品画像实时导入作业 UniversalProcess，行为数据实时导入作业 NearlineRecall，近线召回作业
作业名称，1-64位字母、数字、下划线、中划线组合 job_type 是 String 作业类型： WriteUserProfile，用户画像实时导入作业 WriteItemProfile，物品画像实时导入作业 UniversalProcess，行为数据实时导入作业 NearlineRecall，近线召回作业
如何查看RES消费详情？ 在“费用中心”，您可以根据需求按照账期、产品类型等查询RES的消费详情。本章节以查询“账单详情”为例指导您查看计费情况，如需了解更多的账单情况，请参见查看费用账单。 查询方法： 在“费用中心”中，选择“账单管理>流水和明细账单”，在流水和明细账单页面，切换“流水账单”和“明细账单”页签。
4v2\004v3\002k4\003\k1:v1\004k2:v2\004k3:v3 例子：比如用户有四个标签，分别是年龄、性别、爱好、画像，取值分别为18、1、[read,gym,music]、{morality:0.8,iq:0.7,art:0.9}，则这条记录可编码为ag
Integer 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":
最小长度：1 最大长度：64 job_type 是 String 作业类型： WriteUserProfile，用户画像实时导入作业 WriteItemProfile，物品画像实时导入作业 UniversalProcess，行为数据实时导入作业 NearlineRecall，近线召回作业
作为候选集 用户可从OBS中选择保存有人工编辑推荐结果的列表（即物品ID）。 基于特征匹配的召回策略 基于特征匹配的召回策略会用用户画像和物品画像的相关属性进行匹配，为用户召回属性匹配程度高的若干个物品。 表7 基于特性匹配的召回策略参数说明 参数名称 说明 名称 策略名称，由中
搜索的排序信息。 label：客体的属性名称。 orde：排序规则，asc是升序排列，desc是降序排列。 profile_query - 对用户画像进行字段查询，传入string数组进行查询。 单纯用户推荐预测JSON请求体如下，仅针对用户进行个性化推荐。 { "id":"user1"
自定义场景（热度推荐） 05 实践 根据用户的离线历史数据，推荐系统通过模型训练和召回策略，对用户数据进行初选、融合、过滤、排序。通过用户实时的行为日志进行分析并更新用户数据，得到更优候选集。 RES实践样例 使用RES完成电商推荐 04 API 通过RES开放的API和调用示例，您可以使用RES
物品是否可推荐、是否置顶、是否注销，默认值为0。 0：可推荐 1：不可推荐 2：置顶 -1：注销 否 title String 标题，可用于语义分析。 否 score Long 物品的权重，权重越高，被优先推荐的概率越高，取值范围：1-100。如不设置，默认值为1。 否 publishTime
后续处理； KV数值型（map）：Map[String，Double]型，每一个特征值都是一个不定长的key-value对，例如用户画像、物品画像等特征。排序预处理算子会将所有特征值规范到统一长度以便后续处理。 特征处理参数 (feature_process_parameters)
algorithm_parameters 是 JSON 每个算法有其各自的参数列表，包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归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。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0
load_widetable 否 Boolean 导入宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）。 load_profile 否 Boolean 导入画像（离线数据导入作业需要提供此参数）。 save_mode 否 String 保留已有宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）： append，是
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