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user_features List 用户特征列表。 item_features List 物品特征列表。 表5 user_features 和 item_features参数说明 参数名称 参数类型 说明 feature_name String 特征名称。 feature_type
out_stream_conf 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 stream_name 否 String 输出流DIS通道名称。该通道用于存放由行为数据和画像库计算生成的排序预处理数据,以供模型训练。通道中的数据属于流式训练作业产生的中间数据,使用者只需指定通道名称,无需往该通道发送或获取数据。
String 全局配置参数配置。 data_format String 数据格式,用户属性表、物品属性表,用户操作行为表必填,值可以为“csv”和“json”。 data_param JSON data_format为csv时必填,其他可选。 表4 data_param参数说明 参数名称
由itemid组成的List。在线黑名单列表,列表中的物品将不会在返回的推荐候选集中。 online_tags 否 List 由属性、属性值和属性权重组成的数据格式的列表,其中属性值或属性权重可以不提供,权重信息不提供的场景下采用默认值0.01。需要在部署服务时与在线召回配合使用。格式如下:[{"name":
List<String> 行为类型选取。 interval 是 Integer 近线策略流处理的窗口时间,单位为秒,10代表每隔10s进行一次。包括数据读取和处理的流计算。 表13 algorithm_config 参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 update_context 否 Boolean
Basic Error 无权执行此操作 请联系管理员。 401 RES.5508 Basic Error ProjectId和Token不匹配 请确认该ProjectId和Token是否匹配。 500 RES.2001 Basic Error 一个场景中的作业名称不能重复 请更换场景名称。
参数 参数类型 描述 source String 检测源描述。 count Integer 此错误共计次数。 msg String 错误数据和错误提示消息。 表14 inspect_result 参数 参数类型 描述 type String 数据类型。 count_num Integer
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 内容类型,包括application和json两种类型 X-Auth-Token 是 String 用户token,获取方式请参见获取用户Token 表3 请求Body参数 参数
spec_id :参数类型Long,训练作业选择的资源规格ID。 run_path:参数类型String,训练结果保存根路径,训练完成后,会将模型和日志文件保存在该路径下。 training_data_path:参数类型String,训练数据的obs路径。 test_data_path:
learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值:0 最大值:1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值:0 最大值:1 lambda2 否 Double L2正则项系数。
learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值:0 最大值:1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值:0 最大值:1 lambda2 否 Double L2正则项系数。
learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值:0 最大值:1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值:0 最大值:1 lambda2 否 Double L2正则项系数。
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learning_rate 否 Double 学习率。 initial_accumulator_value 否 Double 初始梯度累加和。 最小值:0 最大值:1 lambda1 否 Double L1正则项系数。 最小值:0 最大值:1 lambda2 否 Double L2正则项系数。
优化器类型。 learning_rate Double 学习率。 initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值:0 最大值:1 lambda1 Double L1正则项系数。 最小值:0 最大值:1 lambda2 Double L2正则项系数。
优化器类型。 learning_rate Double 学习率。 initial_accumulator_value Double 初始梯度累加和。 最小值:0 最大值:1 lambda1 Double L1正则项系数。 最小值:0 最大值:1 lambda2 Double L2正则项系数。