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comment：用户对物品的评论 share：分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读 download：下载 tip：打赏 subscribe：关注 行为过滤逻辑 各个频次之间的逻辑。 “AND”逻辑为在7天
comment：用户对物品的评论 share：分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读。 物品曝光 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
comment：用户对物品的评论 share：分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读。 行为过滤逻辑 各个历史行为过滤规则之间的逻辑。例如，“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，“
comment：用户对物品的评论 share: 分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读 start_time 与retain_day二选一 long 用户行为起始时间，与end_time共存。 end_time
comment：用户对物品的评论 share: 分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读 threshold 是 String 行为阈值，阈值内的行为记录有效。 表6 culstomize_formula参数说明
comment：用户对物品的评论 share：分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读。 默认选取所有行为。 窗口间隔（秒） 近线策略处理的窗口间隔，单位为秒，10代表每隔10s进行一次算。 10 结果保存路径
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comment：用户对物品的评论 share: 分享 like：点赞 dislike：点衰 grade：评分 consume：消费 use：观看视频/听音乐/阅读 interval 是 Integer 代表过去几天的天数，取值[1,10000]。 frequency 是 Integer
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排序策略-离线排序模型 排序策略简介 排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。 Logistic Regression (LR) LR算法是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。LR算
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