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数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。
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。 优化正则化系数 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。 设置为默认参数0.01。
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。
数据探索 数据探索介绍 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。
父主题： 平台资源API
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data_source 是 List 算法数据源配置 DATA_QUALITY_INSPECTION，数据源选择通用模板数据，请参见表5。 offline_platform 是 JSON 请参见表3，离线计算平台信息。
离线数据为初次对接RES的批量数据，供场景中的召回算法和排序算法进行计算。近线数据可实时更新、增加用户和物品表数据，同时实时行为数据，可作为后续近线召回计算，这些近线行为数据也会和离线行为数据进行汇总存储，供离线计算。
父主题： 平台资源API
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offline_platform 是 List 请参见表3，离线计算平台信息。 data_source 是 List 请参见表5数据源。 storage 是 List 请参见表8，信息存储。 algorithm_setting 是 JSON 请参见表10，算法配置。
algorithm_config 是 JSON 请参见表11，算法参数配置。 表7 data_source 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，现在只支持DIS。
优化器类型 grad：梯度下降算法 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。
因子分解机算法是一种基于矩阵分解的机器学习算法，能够自动进行二阶特征组合、学习特征之间的关系，无需人工经验干预，同时能够解决组合特征稀疏的问题。FM算法参数请参见因子分解机。
algorithm_type 是 String 算法类型 UPDATE_INDEX_SCHEMA algorithm_parameters 是 JSON 算法参数。 UPDATE_INDEX_SCHEMA，请参见表6。 storage 是 JSON 请参见表5，存储平台。
数据质量 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。
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