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关联推荐的主要应用场景是什么？ 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 父主题： 智能场景
通过DLF重新执行作业 推荐系统提供了重新执行作业的API，用来将任务以相同的配置重新执行一次，实现对离线任务生成结果的更新。以固定的周期定时调用此API，可保持结果处于一个较新的状态，以获得更好的推荐结果。 以上功能，我们也可以使用数据治理中心 DataArts Studio，
猜你喜欢主要应用于浏览意向不明确，如首页推荐等，RES能够根据用户的长短期行为表现出来的兴趣进行学习与训练，结合长短期兴趣进行个性化推荐。 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 热门推荐主要应用于当前用户浏览最
融合多值特征 将多值特征的多个embedding融合成一个embedding。 融合线性部分 是否使用模型架构中的线性部分。 固定哈希结构 是否固定结构参数。默认值为“否”，非特殊情况建议使用默认值。 父主题： 算法介绍及参数说明
为当前在线流程的排序候选集。 说明： 在线候选集的延迟较推荐候选集较高，如无特殊需求，建议选择推荐候选集。 容错 容错用于数据请求异常时的固定人工输出召回集。需要在离线作业创建召回策略进行人工策略的计算。单击“选择”获取人工导入策略的任务别名和UUID。 离线过滤 过滤 过滤数据
merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。 表24 Indicator 参数 是否必选 参数类型 描述 indicator_name 否
merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。 表24 Indicator 参数 是否必选 参数类型 描述 indicator_name 否
merge_multi_hot Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。 表26 Indicator 参数 参数类型 描述 indicator_name String
merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。 表25 Indicator 参数 是否必选 参数类型 描述 indicator_name 否
merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。 表26 Indicator 参数 是否必选 参数类型 描述 indicator_name 否
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merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。 表24 Indicator 参数 是否必选 参数类型 描述 indicator_name 否
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merge_multi_hot 否 Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure 否 Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。 表24 Indicator 参数 是否必选 参数类型 描述 indicator_name 否
merge_multi_hot Boolean 融合多值特征(AutoGroup需要提供此参数)。 fix_structure Boolean 固定哈希结构(AutoGroup需要提供此参数)。 表31 Indicator 参数 参数类型 描述 indicator_name String
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