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name 是 String 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。
参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的场景列表 /v2.0/testuu
创建智能场景 猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确,如首页推荐等,RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练,结合长短期兴趣进行个性化推荐。 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。
String 算法类型 DATA_QUALITY_INSPECTION algorithm_parameters 是 JSON 算法参数,每一种算法都有其特定的参数。 DATA_QUALITY_INSPECTION,请参见表7。 data_source 是 List 算法数据源配置
描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表5 jobConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 n
自定义场景”,进入“自定义场景”列表页面。 在自定义场景列表中,单击目标场景名称进入“自定义场景详情”页。 在目标策略页签下单击,在弹出页面选择目标策略,参考算法介绍及参数说明章节进行配置。 配置完成后单击“确认”,该策略会出现在对应策略的详情列表中。鼠标移动至该策略上方,可以对该策略作业进行“编辑”、“查看”、“执行”和“删除”操作。
描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表6 jobConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 n
排序策略:sorting name 是 String 策略别名,最大长度60字符。 algorithm_type 是 String 算法类型。 parameter 是 JSON 算法参数,JSON格式。 说明: 提交模板作业接口,根据选择策略的不同,参数也有不同。 召回策略 parameter中包
参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询当前工作空间下的数据源 /v2.0/testuui
优化策略相关参数 优化器类型:ftrl。适用于处理超大规模数据的,含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法 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0.1。 初始梯度累加和:梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 L1正则项系数:叠加在模型的1范数之上,用来对模型值进行限制防止过拟合。默认0。
参数 参数类型 描述 offline String 离线计算规格。 nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 表10 jobs 参数 参数类型 描述 category String
排序数据处理算子类型。 每一种排序算法都需要进行特定的数据处理,需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。 LR、FM、FFM、DEEPFM和Pin这五种算法的数据处理互相通用。 策略参数(rank_etl_parameters) 是 JSON 请参见表11,每一种排序算法的数据预处理参数。
类型。您可以通过和来自定义权重。 算子类型 排序数据处理算子类型。每一种排序算法都需要进行特定的数据处理,需要根据使用的排序算法来选择排序数据处理类型。LR、FM、FFM、DEEPFM、PIN这五种算法的数据处理互相通用。 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。
训练作业描述,最大长度为256字符。 algorithm_type 是 String 算法类型 UPDATE_INDEX_SCHEMA algorithm_parameters 是 JSON 算法参数。 UPDATE_INDEX_SCHEMA,请参见表6。 storage 是 JSON
数据质量检测日志的保存路径。包括错误数据输出及定位等。 全局特征信息文件 用户在使用数据质量检测算子之前,需要提供一份全局的特征信息文件,后续的特征工程、排序算法、在线服务都会用到该文件。全局特征信息文件需要和画像中字段一致,其中BASIC_INFO为画像表中定义的基本属性字段,TAGS为画像表中定
Access Key):与访问密钥ID结合使用的密钥,对请求进行加密签名,可标识发送方,并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时,您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名,也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只
String 可选值:nearline。 name 是 String 策略别名,最大长度60字符。 algorithm_type 是 String 算法类型。现提供四种字段。 NEARLINE_WRITE_USER_PROFILE (根据用户信息日志写入用户画像) NEARLINE_WRI
algorithm_specify_parameters 否 AlgorithmSpecifyParameters object 排序算法特定参数(LR、DEEPFM、AutoGroup需要提供此参数)。 load_widetable 否 Boolean 导入宽表(离线数据导入作业需要提供此参数)。
数)。 algorithm_specify_parameters AlgorithmSpecifyParameters object 排序算法特定参数(LR、DEEPFM、AutoGroup需要提供此参数)。 load_widetable Boolean 导入宽表(离线数据导入作业需要提供此参数)。
algorithm_specify_parameters 否 AlgorithmSpecifyParameters object 排序算法特定参数(LR、DEEPFM、AutoGroup需要提供此参数)。 load_widetable 否 Boolean 导入宽表(离线数据导入作业需要提供此参数)。