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执行完成在页面下方会生成数据相关报告。 “数据导入报告”，显示数据“类型”、“总条目数”、“合法条目数”、“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
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用户报表：根据不同数据格式展示用户数据的类型、最大值和最小值。您可以单击相关数据后的查看数据的详细信息。 百分位数：将数据进行排序，统计该数据在整个数据中所占的百分比。 图2 百分位数 分布统计：通过查看分布统计了解各参数下参数值的分布情况。如可以根据性别展示数据中的性别数据分布。可通过
行为次数统计方法 统计物品记录数的方式。 pv：page view，即页面浏览量或点击量。 uv：unique visitor，即同一个访客只记录一条数据。 默认pv 排序算法类型 物品热度是否随着时间衰减。 不衰减：normal。 衰减：time。 不衰减 最大推荐结果数 最多生成多少个推荐结果。
设置特征对的用户特征名、物品特征名和权重。 最近邻域数 机器学习中的概念， 例如协同过滤计算中，需要计算物品之间，用户之间的相似度。最近邻域数是x，就是一个物品/用户找出x个和他相似的物品/用户。默认为100。 最大推荐结果数 最多生成多少个推荐结果。默认为100。 开启调度 开
“用户分群”：数据源类型包括用户特征和物品特征，根据数据源筛选数据, 选出需要的属性。只能选择进行用户分组还是物品分组，分组内可配置多个特征。默认关闭。 “最大推荐数结果数”：指定召回的结果数量。 “开启时间跨度”：不开启取全部数据，开启则指定从数据源中取最近天数或小时数的行为数据计算相似度。默认关闭。 “
32CU”四种规格。其中，CU代表CPU核数。 实时计算规格 可选择“2CU”、“4CU”、“8CU”和“16CU”四种规格。其中，CU代表CPU核数。 排序模型训练规格 可选择“GPU-P100”、“8CU”。其中，CU代表CPU核数。 在线并发规格 在线服务获取推荐的最高调用
的模型存储路径。 流式训练仅支持2019年12月4日0点之后创建的排序策略和在线服务。 流式训练使用到的排序策略不支持“核函数特征交互神经网络-PIN”算法。 建议您定期“重新执行”条件1对应的离线排序任务。重新执行排序策略后，在线服务和流式训练作业将自动同步新产生的模型，无需重
否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码： 200 表10 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_success Boolean 是否成功。 message
“AND”逻辑为在7天内点赞超过3次且在7天内消费超过3次的物品。 “OR”逻辑为在7天内点赞超过3次或在7天内消费超过3次的物品。 最大推荐结果数 开启调度，按照指定的调度策略定期执行作业。 “调度周期”：调度周期可选“天”或“周”。 “调度类型”：包括自定义和间隔调度。 “开始调度时
Integer 条目数。 multiplicity Double 重复读。 legal_rate Double 合法率。 表15 FinalReport 参数 参数类型 描述 generated_time String 报告生成时间。 wide_table_num Long 宽表条目数，行为数据去重以后的数目。
否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 响应参数 状态码： 200 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 is_success Boolean 是否成功。 message
nearline String 实时计算规格。 rank String 深度学习计算规格。 online_tps Integer 在线服务最大并发数。 请求示例 查询场景详情 /v2.0/testuuidxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/workspaces/testuu
否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer 在线服务最大并发数。 表5 DataConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 Offline object 离线计算规格。 nearline
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