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阈值：阈值是用来衡量用户行为有效性的标准， 当数据源的actionMeasure的值大于阈值时， 当前用户行为有效。 去重：您可以单击勾选，根据用户对行为记录去重。 指标设置 指标名称：请您定义评估的指标名称。 指标公式：用户指定自定义指标公式，如：A/(A+B)，参数A、B代表自定义参数的参数别名。只支持+、-、*、/。
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。
“添加推荐候选集”（选择离线或近线任务所生成的推荐候选集进行排序） 任务别名和UUID：单击操作列表的“选择”添加离线或近线的任务名称和候选集ID。 优先级：优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比：优先级相同的推荐候选集，该占比展示推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。
是否成功。 message 是 String 响应消息。 error_code 是 String 请求失败时的错误码，请求成功时无此字段。 error_msg 是 String 请求失败时的错误信息，请求成功时无此字段。 示例 成功响应示例 { "is_success": true
热门推荐的主要应用场景是什么？ 热门推荐只要适用于首页、热点类场景，满足流行度统计，有效吸引新用户。 父主题： 智能场景
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
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
间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 在线服务 效果评估 指用于通过推荐系统推荐出去的结果集并利用trace_id回流到推荐系统的行为的点击率、转化率等指标的计算。 效果评估 父主题： 自定义场景
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_
对于获取用户Token接口，您可以从接口的请求部分看到所需的请求参数及参数说明。将消息体加入后的请求如下所示，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，其中username为用户名，domainname为用户所属的账号名称，********为用户登录密码，xxxxxxxxxx为project的名称，如“cn-n
“非法条目数”、“重复度”和“合法率”信息。 类型包括生成的用户、物品、行为数据。您可以通过单击左侧的查看具体报告信息。 “名称”项显示具体参数的名称。 “条目数”显示各种类型数据的具体数量。 图1 查看报告 如果导入错误，会生成“数据导入错误报告”，显示数据“类型”、“数量”和“原因”，方便您定位问题原因。
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":
您可以根据业务需要，选择合适的召回策略。召回策略用于配置离线计算逻辑，通过启动离线计算任务进行候选推荐结果集的生成。 各个召回策略的详细参数设置和输入输出请单击下方链接查看。 基于特定行为热度推荐 基于综合行为热度推荐 基于物品的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐
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