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“添加在线候选集”（根据设置的参数在线进行召回，必须添加全局特征信息文件才可设置参数） 任务别名和UUID：分别默认为“在线候选集召回”和“online-recall”，无需改动。 优先级、同优先级数据占比：同添加推荐候选集。 设置参数：单击操作列的“设置参数”进行召回策略参数的
行过滤。如新闻网站，category取值可能为娱乐、体育、时事等。 设置黑名单 设置黑名单列表。后续任务读取数据时，将会过滤掉指定的用户或物品的记录。文件格式为每个ID占据一行。 用户黑名单/物品黑名单 上传设置的黑名单列表。 场景规格 离线计算规格 可选择“4CU”、“8CU”
征会额外应用于所选字段的功能。您可以根据业务需求单击增加物品特征。单击特征后方的删除不需要的物品特征。 您可以从“应用于”右侧的下拉选项中设置该数据的使用维度是“兴趣属性”或者“关键词提取”。其中： 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。
单击目标服务名称进入服务详情页面，单击下方的“预测”页签，输入预测代码，单击“预测”后显示预测结果，如图1所示。输入用户ID和推荐数量，根据您设置的召回策略等返回用户的预测结果。 图1 在线预测 获取预测接口 通过在线服务页面获取接口 登录RES管理控制台，在左侧菜单栏中选择“在线服务”，进入服务列表页面。
特征工程名称：请以“Filter-”开始，只能由字母、数字、中划线和下划线组成，并且长度小于64个字符。 “场景”信息可选择您在全局配置页面创建的场景。 根据表1设置计算引擎和存储平台相关参数，并根据业务需要在“增加历史行为过滤”，如图2所示。 图2 创建过滤规则 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明
计算引擎：服务名、集群名称、任务配置地址、资源名信息、 存储平台：服务名、集群名称、表名。 数据源：数据表类型、数据源、数据格式。 召回策略信息 该离线作业设置的召回策略详情，召回策略信息包括： 策略别名，策略显示的名称。 OBS地址，推荐业务人员可从OBS中选择保存有人工编辑推荐结果的列表，进行人工推荐便于进行ABTest。
403 Forbidden 请求被拒绝访问。 返回该状态码，表明请求能够到达服务端，且服务端能够理解用户请求，但是拒绝做更多的事情，因为该请求被设置为拒绝访问，建议直接修改该请求，不要重试该请求。 404 NotFound 所请求的资源不存在。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。 405
如不设置，默认值为1。 否 publishTime Long 发布时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。对物品有实时性要求的则必填。 否 expireTime Long 失效时间，采用UTC标准时间，单位以秒计。当前服务器的时间大于该时间时，此物品将不会被推荐。如不设置，代表永不失效。
长尾 信息 优秀 机会" ] } 功能2 -- 关键词提取（已排序） 将待处理的文本进行分词处理并筛选保留关键词，按照重要性排序，需设置保留到前 n 个词。 URL POST 服务部署成功后返回的预测地址 请求消息 请求参数请参见表3。 表3 请求参数说明 参数名称 是否必选
、物品属性表和用户操作行为表。 “通用格式”：通用格式数据为经过特征工程作业生成的数据。 （可选）单击页面右侧“删除”，可以删除该算子。 设置完成后，单击“确定”。数据质量检测作业一般需要运行一段时间，请您耐心等待。您可以前往数据质量作业列表，查看作业的基本情况。在作业列表中，刚
考虑，依次计算出更新步长。 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。 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。
考虑，依次计算出更新步长。 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。 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。
UserCf，用户协同过滤召回作业 WeightBehavior，综合行为热度召回作业 Filter，历史行为过滤作业 AutoPreRank，智能ETL参数生成作业 ETL，离线特征工程作业 LR，LR作业 DEEPFM，DEEPFM作业 AutoGroup，AutoGroup作业 StreamRank，在线训练作业
UserCf，用户协同过滤召回作业 WeightBehavior，综合行为热度召回作业 Filter，历史行为过滤作业 AutoPreRank，智能ETL参数生成作业 ETL，离线特征工程作业 LR，LR作业 DEEPFM，DEEPFM作业 AutoGroup，AutoGroup作业 StreamRank，在线训练作业
数据中每个用户最靠后的行为数据的时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “绝对时间间隔”：指定历史行为时间段，选取数据中每个用户距离现在时间往前N天的行为数据计算用户偏好。建议至少设置30天。 “行为类型”：指定行为类型。 “最小次数”：行为次数下界，高于此的物品才会被选中。默认为1。
UserCf，用户协同过滤召回作业 WeightBehavior，综合行为热度召回作业 Filter，历史行为过滤作业 AutoPreRank，智能ETL参数生成作业 ETL，离线特征工程作业 LR，LR作业 DEEPFM，DEEPFM作业 AutoGroup，AutoGroup作业 StreamRank，在线训练作业
否 Boolean 是否配置属性排序。 表10 config参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 weight 是 Integer 设置当前模型版本的流量占比。 specification 是 String 计算节点规格。 instance_count 是 Integer
th) 是 String 该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。全局特征文件详细内容可以通过查询全局特征配置获取。 高级设置(writer_parameters) 否 JSON 请参见表10。 表9 algorithm_parameters参数说明-BUILD_
data_version 否 String 数据版本号。V1或者V2。 region_info 否 JSON 预分区信息。如果选择数据版本为V2时，才需要设置预分区信息。V1则默认不进行预分区。请参见表17，预分区信息。 表10 algorithm_setting参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0,1]，默认值为0.001。 自适应矩估计(adam) 数值稳定常量(epsilon) 是 Double 为保证数值稳定而设置的一个微小常量。取值范围(0,1]，默认值为1.00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。取值范围(0
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