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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。
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
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。
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
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
Native Lives Kubernetes系列课程，带你走进云原生技术的核心 GO语言深入之道 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
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。
（可选）在目标策略右侧，单击“删除”，可以删除该策略。 具体策略的参数说明可单击上方策略名称进行查看，策略设置完成后，单击“确定”。作业一般需要运行一段时间，根据您的数据量和资源不同，将耗时几分钟到几十分钟不等。 您可以前往特征工程列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚创建的作业“状态”为“计算中”，当作业
color，则对候选集中相同产品颜色的物品进行去重，留下召回分数高的物品。 item_id_ignore_length 否 String 要忽略的物品ID末尾长度，例如：候选集中有两个物品为SKU_A000123和SKU_A000456，指定忽略长度为3，则对该物品去重，留下召回分数高的物品。。
合理时，数据将均匀分布在各个节点，有效利用Cloudtable的高并发特性，提升读写效率。其中“预分区数量”和“索引分区数量”可以根据数据量进行设置，如果读写性能达不到要求，可以增加Cloudtable的RS单元数量提升性能。 数据源 初始格式 选择提前已经存储在OBS上的如下数据源：
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
weaken_factor 否 Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type 否 String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type 否 String 算法类型: normal，通用 time，时间 表13 Category 参数 是否必选
weaken_factor 否 Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type 否 String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type 否 String 算法类型: normal，通用 time，时间 表13 Category 参数 是否必选
weaken_factor Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type String 算法类型: normal，通用 time，时间 表15 Category 参数 参数类型
weaken_factor 否 Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type 否 String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type 否 String 算法类型: normal，通用 time，时间 表14 Category 参数 是否必选
weaken_factor 否 Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type 否 String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type 否 String 算法类型: normal，通用 time，时间 表13 Category 参数 是否必选
weaken_factor 否 Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type 否 String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type 否 String 算法类型: normal，通用 time，时间 表13 Category 参数 是否必选
weaken_factor Double 衰减因子。 最小值：0.1 最大值：5 view_type String 行为次数统计方法： pv，访问量 uv，独立访客 algo_type String 算法类型: normal，通用 time，时间 表15 Category 参数 参数类型
略-近线特征工程中创建完成后才可以正常使用排序策略。 在“创建自定义场景”页面，进入“排序策略”页签，单击“添加近线排序策略”。 进行在线学习参数配置。 名称：自定义在线排序策略名称。 离线排序策略：从下拉框中选择已经创建完成的排序策略-离线排序策略作业名称。 优化器类型：具体参数解释请参见Logistic
败。每个接口所需要的权限，与各个接口所对应的授权项相对应，只有发起请求的用户被授予授权项所对应的策略，该用户才能成功调用该接口。例如，用户要调用接口来查询云服务器列表，那么这个IAM用户被授予的策略中必须包含允许“ecs:servers:list”的授权项，该接口才能调用成功。 支持的授权项
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