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00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 在线学习(ftrl) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(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。 请求示例 查询当前工作空间下的场景列表 /v2.0/testuu
SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate 否 Double 测试数据占比。
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
训练集测试集划分方式 数据划分方式按时间比例或个数比例划分训练集测试集。 “时间比例”：将全部数据的时间跨度按照时间比例划分成两段数据，训练数据为前一段时间中的数据，测试数据为后一段时间的数据，取值TIME。 “个数比例”：个数比例是将全部数据按个数比例随机划分成训练集和测试集传入值。取值RAMDOM。
优化器类型。现仅提供一种字段。 ftrl：指定为使用ftrl优化器。 initial_accumulator_value 是 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
表20 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate Double 测试数据占比。
SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate 否 Double 测试数据占比。
SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate 否 Double 测试数据占比。
SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate 否 Double 测试数据占比。
排序策略是用于对召回策略生成的候选集进行二次排序。如果使用排序策略，需在特征工程中提交排序样本预处理，创建完成后才可以正常使用排序策略。 各个策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 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-DeepFM 核函数特征交互神经网络-PIN
SampleParam 参数 是否必选 参数类型 描述 divide_type 是 String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate 否 Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate 否 Double 测试数据占比。
表20 SampleParam 参数 参数类型 描述 divide_type String 训练集测试集划分方式： TIME，时间比例 RAMDOM，个数比例 train_rate Double 训练数据占比。 最小值：0.01 最大值：1 test_rate Double 测试数据占比。
场景式推荐 提供多维度的场景推荐，含猜你喜欢、关联推荐、热门推荐，一键式操作，降低客户接入门槛。 近线处理能力 支持实时数据的接入和更新、模型在线学习，近线处理实时训练兴趣模型。 全面的推荐实体 支持以用户推荐物品、以用户推荐用户、以物品推荐物品、以物品推荐用户四种全面的推荐对象，用户根据场景选择不同的推荐实体。
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。
否 Int 保存历史记录最大长度。若filter_history_flag为真，则必填。 result_path 否 String 实时数据样本保存路径。若algorithm_type为NEARLINE_UPDATE_USER_PORTRAIT，则此字段必填。 rank_type 否
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创建自定义场景 自定义场景作为一个包含多个子任务的作业，通常用于多个召回、过滤、排序等任务。 创建自定义场景 召回策略 召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。
model_path 否 String 排序策略生成的模型在obs的文件路径。 etl_uuid 否 String 特征工程中生成排序训练样本生成的uuid。 is_attrWeight_rank 否 Boolean 是否配置属性排序。 表10 config参数说明 参数名称 是否必选
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、 特征过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。
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