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List 每个Flow配置不同流量和候选集的规则，请参见表4。 config 是 Object 流程配置信息，请参见表5。 rank_uuid 否 String 排序策略生成的uuid。 feature_uuid 否 String 预处理的离线处理生成的uuid。 filter_uuid
1547863270717, "candidate_desc": "[基于物品的协同过滤推荐]ItemCF算法生成的用户-物品列表候选集", "task_type": "召回策略",
查询作业列表 功能介绍 该接口用于查询作业列表。 可支持查询作业的类型包括：组合作业、召回作业、过滤作业、特征工程作业、排序作业、近线作业和效果评估任务。 URI GET/v1/{project_id}/jobs?type={type}¤t-page={current
上下文信息，可用于配置在线过滤黑名单列表，列表中的条目将会被排除在最终返回的候选集之外。 filter_items 否 List 由itemid组成的List。在线黑名单列表，列表中的物品将不会在返回的推荐候选集中。 online_tags 否 List 由属性、属性值和属性权重组成的数据格式的列表，其中属性值
globals object [] 请参见表3，全局配置信息。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 表3 globals参数说明 参数名称 参数类型 说明 project_id
响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 is_success 是 Boolean 是否成功。 job 是 Object 请参见表3，返回的作业信息。 表3 job参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 job_id 是 String 训练作业ID。 job_name 是 String
1]之间，是机器学习领域里常用的二分类算法。LR算法参数请参见逻辑斯蒂回归。 因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子
String 作业的ID。 is_success Boolean 请求是否成功。 error_message String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 error_code String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 create_time Long 作业的创建时间。
online_services 是 List 需要进行效果评估的在线服务； indicators 是 List 请参见表3，需要统计的指标列表及其对应的参数。 start_time 是 Long 被统计数据的起始时间戳。 end_time 是 Long 被统计数据的终止时间戳。 interval 是 Double
platform_parameter 是 JSON 请参见表4，平台参数。 computing_resource 否 String 指定DLI运行任务的资源规格。 config_load_path 是 String 读取配置源路径。 表4 platform_parameter参数说明 参数名称
“山东哥哥助学工作站”的名字。这座木屋，凝聚了“山东哥哥”与贵州山区儿童之间的情谊，也见证了一位名叫隋刚的淄博“80后”小伙18年来的坚守。", "绝大多数用户的需求往往是关注主流内容和商品。而忽略相对冷门的大量“长尾”信息，导致很多优秀的内容或商品没有机会被用户发现和关注。"
用户需要自己手工创建整理这些表并存储到OBS上。 每张表的表结构必须符合推荐系统的要求，列名和字段类型需要和规范中保持一致（参考下面的表结构说明）。 每张表中填充的数据，必须符合推荐引擎的要求。 对于业务数据中无法提供的字段可以填NULL。 用户属性表 用户属性表记录用户的属性信息，例如地域、爱好等，属性名和属性值成对出现。
在购物车场景，使用的召回候选集来自于离线计算基于物品的协同过滤生成的候选集，而为了尽可能保证推荐的匹配度，要求推荐出来的物品尽可能的与用户性别、体质和年龄等属性吻合，所以考虑基于用户性别、体质和年龄等属性用标签索引得到的满足条件物品列表item1， 对离线生成的items2进行如
候选集兴趣宽度（值越大召回的候选集中不同类型的物品越多，值越小则召回的类型越单一）。若algorithm_type为NEARLINE_UPDATE_USER_CANDIDATE_SET，则此字段必填。 time_name 否 String 物品数据中代表时间特征的字段名。若rank_type值为TIME，则此字段必填。
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中包含的参数，请参见策略参数说明中召回策略（recall）各策略参数说明。 排序策略 parameter中包含的参数有以下几部分： spec_id :参数类型Long，训练作业选择的资源规格ID。 run_
属性对。 表32 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表33 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
属性对。 表30 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表31 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
待提取用户特征 (user_features) 是 JSONArray 从全局特征文件提取输入的用户特征，对不同类型的特征进行相应的处理，处理后的数据用于排序模型训练。 特征必须来自用户属性配置表中定义的特征。 [{ "feature_name": "age", "feature_type":
属性对。 表30 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表31 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
属性对。 表30 AttrPair 参数 是否必选 参数类型 描述 party_a 否 String 被推荐对象的属性名。 party_b 否 String 被推荐对象的属性名。 表31 Deduplication 参数 是否必选 参数类型 描述 attributes 否 Array
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