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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。 用户特征名：从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。
访问RES时，需要先切换至授权区域。 根据授权精细程度分为角色和策略。 角色：IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权。
示例： [click,collect,purchase,share] 负反馈行为类型 (negative_behaviors) 是 List[String] 负反馈行为类型的样本将被转换为排序数据中的负样本。取值必须来自行为表中”actionType”字段的值。
在作业列表中，刚创建的作业“状态”为“计算中”，当作业“状态”变为“计算成功”时，表示作业运行结束，生成的候选集ID将使用于在线服务，为用户生成推荐列表。当作业“状态”变为“计算失败”时，您可以单击作业的名称，进入详情页面，通过查看日志等手段处理问题。
会将key强制转换成value中的值进行检索。 candidate 否 JSON 详情请参见表14。 tag_reduce_rate 否 Double 兴趣标签的衰减参数，数值越小，衰减能力越强。数值越大，衰减能力越弱。若值为0，则代表不衰减。
在线学习(ftrl) 初始梯度累加和 (initial_accumulator_value) 是 Double 用来动态调整学习步长。取值范围(0,1]，默认值为0.1。 L1正则项系数(lambda1) 是 Double 叠加在模型的1范数之上，用来对模型值进行限制防止过拟合。
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