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响应参数请参见表2。 表2 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 result 是 String 一个由抽取出来的无序的关键词集合生成的字符串，以空格连接。 示例 请求示例 { "mode":"keywords", "title":[ "在贵州
用户基本属性值。其中字段的值只能是数值型，字符串或字符串数组。 否 TAGS Json 用户的兴趣标签。其中字段的值只能是Map类型。 可传入不同类型的标签信息（如人工标签，关键词标签等）。 此标签体系需与物品标签体系相同。如果无历史兴趣标签，则无需传入此字段。推荐系统将会根据特定行为匹配的标签进行计算并完成更新。
通过匹配数据的特征，生成推荐候选集。 例如，通过用户匹配物品生成给用户推荐物品的候选集，物品自匹配生成给物品推荐物品的候选集。可选： 用户匹配物品 物品自匹配 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数，如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。 用户特征名：字符串，长度1-20。
"dynamic-search" 候选集，为非必选项。 match_infos 进行召回匹配的参数配置，即搜索的匹配信息。 label：客体的属性名称（可为字符串或字符串数组类型）。 value：相应的属性值。 weight：该属性值的匹配权重，多个匹配条件做加权汇总后按分值从大到小给出候选集。 filter_info
填写基本信息并选择服务类型。您可以根据实际情况填写“名称”、“场景”和“描述”信息。其中“场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 图1 基本信息 根据业务需求选择服务类型。包括“推荐引擎”、“排序”和“文本标签”。 单击“添加在线流程”，并进行命名，您最多可以部署5个在线流程。根据选择的服务类型
单值枚举型（string）：字符串型，每一个值都被当做是字符串来进行处理，大部分的特征值都属于这种类型； 单值数值型（numerical）：每一个值都是一个数值，一般需要对这种类型的特征值进行离散化处理以降低特征维度； 多值枚举型（strArray）：字符串数组型，每一个特征值都是一
策略别名，最大长度60字符。 algorithm_type 是 String 算法类型。 parameter 是 JSON 请参见策略参数说明，算法参数，JSON字符串。 data_source 是 List 请参见表6，数据源。 响应消息 响应参数请参见表6。 表6 响应参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
综合排序即根据客体和主体的相关属性进行重排序处理。 属性匹配，单击添加匹配特征对，如用户特征名为city，物品特征名选择tags，权重值设置为1，其意思为根据选定的主体和客体相关属性对的匹配情况累计权重值。 数值比较，单击添加属性权重，在下拉列表中选择属性名称，设置权重，根据客体相关数值属性的大小进行重排序。
进入“创建数据质量”页面。 在“创建数据质量”页面，单击“添加数据质量算子”选择“数据质量检测算子”。 填写基本信息并选择计算引擎。您可以根据实际情况填写“名称”、“场景”和“描述”信息。其中“场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 填写参数配置，参数说明请参见表1。 图1
type，参数类型String，必选参数，资源类型。 resource_info，参数类型String，必选参数，资源详细信息，JSON字符串。如：undefined: "{\"cluster_name\":\"res_cluster\"} 响应消息 响应参数请参见表3。 表3 响应参数说明
是 String 资源类型，取值DLI、DIS、CloudTable。 resource_info 是 JSON 资源详细信息，JSON字符串。 当type为DLI时，请参见表4。 当type为CloudTable时，请参见表5。 表4 resource_info参数说明（DLI）
作行为表。当选择数据格式为csv时，根据情况单击设置数据参数。 通用格式 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 默认选择初始格式
单击“创建”，在创建数据源页面，参考表1配置相关参数。 表1 创建数据源参数说明 参数名称 说明 名称 数据源的名称，名称只能是字母、数字、下划线或者中划线组成的合法字符串。 用户属性表 从OBS桶中选择数据。在“用户属性表”右侧，单击，从弹出的对话框中，选择数据存储的OBS桶及其文件或文件夹。 如果选取文件
use：观看视频/听音乐/阅读。 是 actionMeasure String 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
通用数据由特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成。其路径与“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”结果保存路径一致。 说明： 在使用通用格式数据之前，需要先进行特征工程算子计算。 通用格式数据：从用户属性表、物品属性表和用户操作行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成JSON数据，即内部通用格式。
兴趣属性，此特征将会用于统计用户的兴趣标签，并生成特征名为“interested_原特征名”的特征。 关键词提取，只有当关键词为content和title时会进行关键词提取，并生成特征名为“keyword_原特征名”的特征。 正向行为类型 列表中展示抽取的正向行为类型。您可以根据业务需求单击增加正向行为
查看日志等手段处理问题。 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成，是将初始格式数据(离线数据)处理成用户画像、物品画像以及内部通用格式数据。 表1 初始用户画像-物品画像-标准宽表生成参数说明 参数名称 说明 数据源 数据在OBS的存放路径。包
用户操作行为表：初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式” 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 数据时间范围 被统计数据的起始时间和终止时间。 统计间隔（天）
作业一般需要运行一段时间，根据您的数据量和资源不同，训练时间将耗时几分钟到几十分钟不等。 您可以前往排序策略列表，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“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，生成的候选集ID将使用于在线服务，为用户生成推荐列表。当作
用户操作行为表：初始数据中的用户操作行为表。 “通用格式” 通用格式数据：特征工程“初始用户画像-物品画像-标准宽表生成”算子生成的用户推荐系统的数据。从用户特征表、物品特征表以及用户行为表中提取用户、物品特征和用户行为，并生成json数据，即内部通用格式。 通用格式时间：用户行为数据时间范围，可只有起始时间、结束时间或为空。
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