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表8 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表9 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核
数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初
绑定依赖资源 功能介绍 该接口用于绑定推荐系统所需的平台资源，绑定后可用于离线、近线、排序等作业的运行。 URI POST /v1/{project_id}/resources 参数说明请参见表1-URI参数说明。 表1 URI参数说明 名称 是否必选 类型 说明 project_id
表7 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表8 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
表6 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表7 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
是 String 作业状态。 resource 是 String 资源，现在支持DLI。 is_use 是 int 是否被使用： 1，被使用。 0，没有被使用。 type 是 String 训练作业类型。 示例 成功响应示例 { "is_success": true, "job":
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+、-、*、/。
物品协同过滤作业名称。 表8 RecallFiled 参数 参数类型 描述 name String 字段名称。 value Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表9 MatchFeaturePair 参数 参数类型 描述 user_feature_name
表7 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表8 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
topK 用户最感兴趣的排序在前K个的物品。 行为 行为类型：用户感兴趣的行为类型。 权重值：行为的初始权重。 衰减系数：用于衰减行为初始权重的系数。 有效时间：用户配置的行为发生时间与当前时间的间隔，以小时为单位。系统只处理在该时间范围内的行为记录。 基于用户相似度的实时召回 基于用
表6 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表7 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
查询训练作业 功能介绍 查询resource_id（数据源id或场景id）下的指定类型的作业。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resources/{r
表6 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表7 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
智能场景简介 针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习
查询训练作业候选集 功能介绍 查询给定workspaces_id和指定resource_id下的候选集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI GET /v2.0/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/resourc
表6 RecallFiled 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 字段名称。 value 否 Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表7 MatchFeaturePair 参数 是否必选 参数类型 描述 user_feature_name
物品协同过滤作业名称。 表13 RecallFiled 参数 参数类型 描述 name String 字段名称。 value Integer 使用字段值的个数。 最小值：1 最大值：10 缺省值：1 表14 MatchFeaturePair 参数 参数类型 描述 user_feature_name
据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 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。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最多的物品内容，如实时搜索量前几的新闻或者物品。
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
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