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Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 category 是 String 场景类型： customize，自定义推荐 intelligent，智能场景 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 内容类型，取值为application/json。
algorithm_parameters 是 JSON 每个算法有其各自的参数列表，包括初始化、最优化、正则项等参数。 逻辑斯蒂回归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。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0
物品是否可推荐、是否置顶、是否注销，默认值为0。 0：可推荐 1：不可推荐 2：置顶 -1：注销 否 title String 标题，可用于语义分析。 否 score Long 物品的权重，权重越高，被优先推荐的概率越高，取值范围：1-100。如不设置，默认值为1。 否 publishTime
UserCf，用户协同过滤召回作业 WeightBehavior，综合行为热度召回作业 Filter，历史行为过滤作业 AutoPreRank，智能ETL参数生成作业 ETL，离线特征工程作业 LR，LR作业 DEEPFM，DEEPFM作业 AutoGroup，AutoGroup作业 StreamRank，在线训练作业
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基于行为数据的用户画像更新 基于行为数据的用户画像更新可以对用户画像进行持续更新，更新频率可达秒级。以DIS中的实时行为日志为数据源，从中分析出用户画像更新信息，并实时更新用户画像，使用户画像随着用户行为的发生而不断变化。 通过此任务可以更新的用户画像内容有：用户标签等动态信息，
“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。 逻辑斯蒂回归-LR 逻辑斯蒂回归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。逻辑斯蒂回归算法通过在线性回归的基础上叠加一个sigmoid激活函数将输出值映射到[0
到星期天的任一天进行调度。 “时间间隔”：如果选择的调度类型为间隔调度，需要配置调度的时间间隔。 近线召回 近线召回是基于用户实时的行为，分析用户短时间内（10秒周期）的兴趣爱好，推荐相关内容。 表9 近线召回参数说明 参数名称 说明 名称 近线召回名称，由中文、英文、数字、下划
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