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load_widetable 否 Boolean 导入宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）。 load_profile 否 Boolean 导入画像（离线数据导入作业需要提供此参数）。 save_mode 否 String 保留已有宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）： append，是
画像：画像分为用户画像和物品画像，分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录，将会按照用户ID或者物品ID去重。 前提条件 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。 已完成数据结构识别和人工复核确认。 操作步骤 在“执行步骤”页签，单击数据导入下的“执行”。进入“导入”
load_widetable Boolean 导入宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）。 load_profile Boolean 导入画像（离线数据导入作业需要提供此参数）。 save_mode String 保留已有宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）： append，是 new，否
update_at Long 更新时间。 表5 DataConfig 参数 参数类型 描述 offline Offline object 离线计算规格。 nearline Nearline object 近线数据源。 表6 Offline 参数 参数类型 描述 user_url String
口是唯一不需要认证的接口。 公有云API同时支持使用AK/SK认证，AK/SK认证是使用SDK对请求进行签名，签名过程会自动往请求中添加Authorization（签名认证信息）和X-Sdk-Date（请求发送的时间）请求头。 AK/SK认证的详细说明请参加AK/SK认证。 X-
load_widetable Boolean 导入宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）。 load_profile Boolean 导入画像（离线数据导入作业需要提供此参数）。 save_mode String 保留已有宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）： append，是 new，否
load_widetable 否 Boolean 导入宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）。 load_profile 否 Boolean 导入画像（离线数据导入作业需要提供此参数）。 save_mode 否 String 保留已有宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）： append，是
排序策略 排序策略利用CTR预估或综合性计算的算法给候选集做打分。 在线服务 在线服务应用于做线上推荐，每个服务之间是独立的。即根据不同的离线计算得到的候选集以及相关参数，提供不同的推荐服务。 推荐引擎 以推荐为业务逻辑的引擎，即系统根据配置生成召回集作为起点，输出推荐结果集为终点的引擎。
load_widetable Boolean 导入宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）。 load_profile Boolean 导入画像（离线数据导入作业需要提供此参数）。 save_mode String 保留已有宽表（离线数据导入作业需要提供此参数）： append，是 new，否
UPDATE_INDEX_SCHEMA，请参见表6。 storage 是 JSON 请参见表5，存储平台。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。 表3 offline_platform参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64，支持DLI。
category_type 否 String 物品类别。 表5 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer
category_type 否 String 物品类别。 表6 SpecsConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 offline 是 String 离线计算规格。 nearline 否 String 实时计算规格。 rank 否 String 深度学习计算规格。 online_tps 否 Integer
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进行如下处理
名称创建之后不支持修改。 数据源 从右侧下拉框中选择RES系统中已有的数据源。当无可用数据源时，此下拉框为空。 描述 对于该场景的描述信息。 场景规格 - 选择离线计算、实时计算、排序模型训练规格和在线并发数。 个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征，以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户
流程配置信息，请参见表5。 rank_uuid 否 String 排序策略生成的uuid。 feature_uuid 否 String 预处理的离线处理生成的uuid。 filter_uuid 否 String 过滤规则生成的uuid。 表4 rules参数说明 参数名称 是否必选 参数类型
job_description 否 String 训练作业描述，最大长度为256字符。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。 storage 是 JSON 请参见表8，信息存储。 strategy 是 JSON 请参见表5，策略信息 表3 offline_platform参数说明
N”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，无需重新配置或重新执行在线服务和流式训练作业。 在线服务可以减少排序模型的效果衰减，但仍需定期重新执行离线任务。 表5 流式训练参数说明 参数名称 说明 默认值
策略的具体描述。 隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度大小。如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 迭代次数 指定迭代优化的最大迭代次数。如果离线计算失败，建议调小至10以下。默认为10。 优化正则化系数 在ALS算法中使用，指定正则化系数
数据源选择通用格式。 storage 是 JSON 请参见表6，存储平台。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。 表3 offline_platform参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 platform 是 String 平台名称，最大长度64，支持DLI。
预测接口（文本标签） 分词模型 命名实体识别模型 父主题： 在线服务API
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