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召回候选集的策略。 兴趣标签召回候选集：根据用户画像的兴趣标签召回候选集。 实时标签召回候选集：根据用户实时操作的物品的标签召回候选集。 默认兴趣标签召回候选集。 兴趣宽度 生成候选集中的兴趣宽度，值越小候选集中的类型越少。 说明： 选择兴趣宽度数量对应的，权重值最高的兴趣标签个
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/testuuidxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/
用户 推荐系统被推荐的对象，一般是指使用业务系统的客户。例如，某电商的客户。 物品 被推荐的内容，一般是指业务系统提供的给其用户的商品。例如，某视频网站的视频。 召回策略 召回策略是指通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集的算法策略。 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、
特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。 排序策略-离线排序模型 在线服务 在线服务用来做线上推荐时的应用，每个服务之
介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。
最小在线并发规格支持弹性伸缩，是否设置最小规格即可？ 目前推荐系统支持的默认在线并发规格为5。由于伸缩资源有一定的时延导致预测接口出现变慢的情况，因此在可预见的并发规格中，建议填写实际并发的规格，推荐系统后台会根据并发规格提前预留好资源，避免峰值的到来。 如果需要更多的规格，请您提工单联系工程师解决。 父主题：
最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表22 Optimizer 参数 是否必选
最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表23 Optimizer 参数 是否必选
black_list：客体需要过滤的黑名单。 range：选定一个数值型属性（label），输出的候选集该值必须大于等于设定的值才不会被过滤掉。 category：选定一个字符串或字符串数组类型属性（label），输出的候选集该值必须包含或等于设定的值才不会被过滤掉。 sort_info 搜索的排序信息。
Postman界面 在Postman界面填写参数。 选择POST任务，将通过获取预测接口获取的调用地址复制到POST后面的方框。Headers页签的“KEY”值填写为“X-Auth-Token”，“VALUE”值为您获取到的Token（关于如何获取token，请参考获取用户Token），如图5所示。
standard_deviation Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表28 Optimizer 参数 参数类型 描述 type String
用户根据场景选择不同的推荐实体。 独立的排序模块 独立的基于CTR预估的排序打分模块，支持个性化排序能力。 如何访问RES 您可以通过以下任何一种方式访问RES。 管理控制台 管理控制台是基于浏览器的可视化界面。通过管理控制台，您可以使用直观的界面进行相应的操作。使用方式请参见《推荐系统用户指南》。
可选择“全局配置”添加的计算资源或默认值。 存储平台 服务名称 CloudTable作为存储平台，用于用户推荐在线数据和推荐候选集的存储。此处选择已经完成资源绑定的CloudTable。 集群名称 选择“资源中心”绑定的CloudTable集群名称。 表名 存储的表格名称。 您可以单
参见获取项目名称、项目ID、区域ID。 获取需要上传通道的ID（streamId）。 单击近线数据源的“详情” 图1 获取通道ID 上传实时数据，示例代码如下，其中，“streamId”的配置值要与步骤2中“通道ID”的值一致。 1 2 3 4 5 6 7 8 9
按照weight值的大小进行排序之后，以200个数值为一个区间进行离散。 “用户自定义离散”：根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“区间名称”。例如，根据age进行离散，设置年龄最小值为1，最大值为3，区间名称为“幼儿”；单击”添加区间，最小值为4，最大值为12，区间名称
配置物品status状态，完成物品的上下架 在推荐系统中，有一种常见的场景，最终推荐列表是否展示无库存或者已下架商品。针对此场景，RES系统在物品表中提供status字段来实现物品的上下架。 参考准备离线数据源中的物品表字段介绍，status置为0，代表该物品可被推荐。statu
Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 lambda1 是 Double 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。取值范围[0,1]，默认值为0。 lambda2 是 Double 叠加在模型的2范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。取值范围[0
itemType String 物品的类型。 是 itemId String 对应行为发生的对象的值。如果是和物品发生关系，则是物品的id(itemId)的值。 是 actionType String 行为类型，包括正向行为和负向行为。下面为预置的行为类型和对应的权重，权重有默认分数，默认分数代
“不离散”：（默认）不做归一化，不对数据做处理。 自定义行为类型 如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务，否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”：设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式
最大值：1 standard_deviation 否 Double 标准差。 最小值：0 最大值：1 min_value 否 Double 最小值。 最小值：-1 最大值：0 max_value 否 Double 最大值。 最小值：0 最大值：1 表21 Optimizer 参数 是否必选
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