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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
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。
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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。
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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。
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