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Token的有效期为24小时，需要使用一个Token鉴权时，可以先缓存起来，避免频繁调用。 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。 T
每一个区间的最小值、最大值、离散值都由用户来定义。 如果特征值位于某个区间的最小值最大值之间，则该特征值被离散为这个区间的离散值。 如果特征值不在用户定义的任何一个区间内，则被作为异常值进行处理。每一个区间都是半闭半开区间，即包含最小值但不包含最大值，不同区间之间不能重叠。示例： [ { "period_name":
推荐引擎和排序引擎有什么区别？ 推荐引擎 推荐引擎是以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。 排序引擎 排序引擎是以排序为业务逻辑的引擎，即用户提供排序集为输入，系统根据排序算法输出排序结果的引擎。 父主题： 自定义场景
过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式，使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为，生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系，最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。由中文、英
本实践介绍用户在客户端浏览、点击过的某些商品，在规定的时间内，重复请求推荐接口，不会被再次推荐。 功能说明 该功能使用涉及两部分：实时行为数据的接入和在线服务配置行为过滤。当数据源部分开启近线行为实时接入之后，并且用户通过上传实时行为数据，系统才具备根据实时行为进行曝光过滤的功能，该部分可参考上传实时数据进行配置和对接。
ght最小值为5，最大值为200，离散频率为200。等频离散会按照weight值的大小进行排序之后，以200个数值为一个区间进行离散。 “用户自定义离散”：根据业务需求限定数值“最小值”、“最大值”和“区间名称”。例如，根据age进行离散，设置年龄最小值为1，最大值为3，区间名称
自定义行为类型 如果开启“自定义行为类型”, 算法则按用户设置的行为类型及权重进行排序预处理任务，否则默认使用数据源中的行为类型及权重进行任务。 “正向行为类型”：设置正向行为的类型及权重值。 “负向行为类型”：设置负向行为的类型及权重值。 行为去重方式 将行为数据中某个用户
数据时间：用于匹配在起始时间和终止时间内的行为数据。 行为时间跨度：指定历史行为时间段，选取数据中最靠后的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 默认选择数据时间的当月所有数据 行为类型 在特定行为热度策略中使用，选择一种行为类型后基于该种行为热度进行推荐。 用户行为包含如下几种类型：
5”，观看5分钟，值为“1.8”。 其余行为的默认值为1.0。 是 actionContent String 发生行为为评论时，需要记录评论内容。 行为为搜索时，需要记录搜索的关键字。 否 actionDateTime String 行为发生的时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。 否
发生行为的度量，金额，评分，次数（整数）等。 默认值： 评分和观看视频/听音乐/阅读由用户根据实际情况自行定义，如观看两分钟，值为 “0.5”，观看5分钟，值为“0.8”。 其余行为的默认值为1.0。 是 actionContent String 发生行为为评论时，需要记录评论内容。 当是search_click时，需要记录搜索的关键字。
例如对于用户过去3天内有过曝光行为的物品降权，但是可以对曝光过但是有购买行为的物品进行排除，不对其降权。 时间区间：指定用户行为时间，取值1-7，默认为3。 行为类型：指定行为类型，对有该行为类型的物品进行降权。最多选五种。 排除行为类型：将有此行为类型的物品排除掉，不对其进行降权。 父主题：
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。 画像查询：可以查询指定的用户或物品画像信息，包括静态和动态。
filter_info 搜索的过滤信息。 black_list：客体需要过滤的黑名单。 range：选定一个数值型属性（label），输出的候选集该值必须大于等于设定的值才不会被过滤掉。 category：选定一个字符串或字符串数组类型属性（label），输出的候选集该值必须包含或等于设定的值才不会被过滤掉。
费消耗为5*0.95=4.95元。 最终纳入计费的有效TPS值由两部分决定： 配置TPS：客户在场景中配置的在线服务TPS。 说明： 在线服务TPS默认值为5，如果真实调用量不超过5或者没有调用，也会按照基础配置TPS为5来收取基本费用。 真实TPS：按照预测接口在区间内的“平均值”计算得出。
行为数据 行为数据包括数据源中的“用户操作行为表”和用于近线计算的“行为数据”。行为数据，每行记录用户的单次行为信息，包含用户标识符、行为对象标识符、行为类型和行为时间等信息。 注意事项 每张表的表结构和填充的数据必须符合推荐系统的要求，列名和字段类型需要和规范保持一致。 创建数
正向行为类型。单击特征后方的删除不需要的正向行为类型。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“历史记录”或者“物品热度值”。其中： 历史记录：此特征将会用于统计用户此行为的历史记录，并生成特征名为“history_原特征名”的特征。 物品热度值：此行为将会被用
关联推荐的主要应用场景是什么？ 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 父主题： 智能场景
项目ID还用通过调用查询指定条件下的项目信息API获取。 获取项目ID的接口为“GET https://{Endpoint}/v3/projects/”，其中{Endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点获取。接口的认证鉴权请参见认证鉴权。 响应示例如下，其中“projects”下的“id”即为项目ID。
Long 宽表条目数，行为数据去重以后的数目。 user_complete_degree Double 用户齐全度，一条行为中的用户是否在产生这条行为的时候拥有画像。 item_complete_degree Double 物品齐全度，一条行为中的物品是否在这条行为产生的时候拥有画像。 bhv_count
在“test-data”文件夹下，将behavior.txt中的每条数据的actionTime字段的值修改到当前时间附近。将item.txt中的每条数据的publishTime字段的值修改到当前时间附近，将item.txt中的每条数据的expireTime字段的值修改成大于当前时间的值，避免数据因为过期被过滤掉。
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