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预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API
父主题： 预测接口（文本标签）
父主题： 预测接口（文本标签）
在推荐系统中，包含推荐引擎、文本标签、排序三种在线服务，具体说明如下： 推荐引擎 推荐引擎用于对RES召回策略跑出来的候选集结果进行融合过滤和排序。 文本标签 文本标签服务为用户提供自然语言处理工具，可用于关键词提取和命名实体识别。
特征标签网状匹配。 通过卡证识别，快速完成快递录单、手机开户等场景信息录入，实名认证。
否 TAGS Json 用户的兴趣标签。其中字段的值只能是Map类型。 可传入不同类型的标签信息（如人工标签，关键词标签等）。 此标签体系需与物品标签体系相同。如果无历史兴趣标签，则无需传入此字段。推荐系统将会根据特定行为匹配的标签进行计算并完成更新。
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。
表示在线预测的标签是否覆盖发布服务时配置的标签及权重，默认是“false”。如果“online_override”的值是“false”，则采用标签融合的方式，即在线预测的新标签值及权重会更新已有的标签及权重值。
在线服务API 获取规格列表 部署服务 预测接口 预测接口（排序） 预测接口（文本标签） 更新服务 查询服务列表 查询服务详情 订阅服务 停止/启动服务 删除服务 查询镜像列表 父主题： API（V1不推荐）
可通过查看标签，了解数据中各种标签的分布情况。 图3 分布统计 物品报表：根据不同数据格式展示物品数据的类型、最大值和最小值。您可以单击相关数据后的查看数据的详细信息。 行为报表：行为报表展示各种行为类型以及该数据中此行为出现的次数。
否 tags List[String] 描述用户的标签，每个标签为独立的一个元素。如[“篮球”, “家庭”]。 否 interest_tags List[String] 兴趣标签，由系统自动更新，默认保留字段。
例如博客标签中，匹配5个标签(tags)比匹配1个标签(tags)更相关。如果不开启， 多值特征匹配时，匹配特征个数无关，都被视为匹配。 操作：可以单击操作列下面的进行删除某个匹配特征对。 您可以单击进入“添加匹配特征对”页面进行配置。设置特征对的用户特征名、物品特征名和权重。
排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对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
tag_reduce_rate 否 Double 兴趣标签的衰减参数，数值越小，衰减能力越强。数值越大，衰减能力越弱。若值为0，则代表不衰减。 tags_mainten_length 否 Int 各标签体系下，兴趣标签的最大长度。
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为画像表中定义的带权重的标签，Context为上下文属性。
其中： 兴趣属性，此特征将会用于统计用户的兴趣标签，并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。 关键词提取，只有当关键词为content和title时会进行关键词提取，并生成特征名为“keyword_原特征名”的特征。 正向行为类型 列表中展示抽取的正向行为类型。
提交排序任务API 功能介绍 用于提交排序训练作业。 URI POST /v1/{project_id}/rank-job 参数说明请参见表1。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id 是 String 项目编号，用于资源隔离。获取方法请参见获取项目
排序策略 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对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。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机
基本格式：k1\003v1\002k2\003v2\k3\003v1\004v2\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
智能场景简介 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，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
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