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topn 是 String 设置最多保留前n个词（如不足n个则全保留），注意是String类型，如保留前10个词，则 "topn":"10"。 响应消息 响应参数请参见表4。
rule_ratio Integer 规则占比。 最小值：1 最大值：100 priority Integer 优先级。
rule_ratio 是 Integer 规则占比。 最小值：1 最大值：100 priority 是 Integer 优先级。
rule_ratio 是 Integer 规则占比。 最小值：1 最大值：100 priority 是 Integer 优先级。
rule_ratio Integer 规则占比。 最小值：1 最大值：100 priority Integer 优先级。
数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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。
rule_ratio Integer 规则占比。 最小值：1 最大值：100 priority Integer 优先级。
数值稳定常量：为保证数值稳定而设置的一个微小常量。默认1e-8。 adagrad：自适应梯度算法 对每个不同的参数调整不同的学习率，对频繁变化的参数以更小的步长进行更新，而稀疏的参数以更大的步长进行更新。 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。
如果选择数据版本为V2时，才需要设置预分区信息。V1则默认不进行预分区。请参见表15，预分区信息。 表8 strategy参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 strategy_type 是 String 可选值：nearline。
您还可以设置Token的作用域为某个账号下所有资源或账号的某个project下的资源，详细定义请参见获取用户Token。
输入用户ID和推荐数量，根据您设置的策略返回用户的预测结果。 图6 代码预测 请求代码 “id”为需要请求的用户id，“rec_num”为推荐物品的数量。
高级设置(writer_parameters) 否 JSON 请参见表10。
自适应矩估计(adam) 数值稳定常量(epsilon) 是 Double 为保证数值稳定而设置的一个微小常量。取值范围(0,1]，默认值为1.00E-08。 学习率(learning_rate) 是 Double 决定优化器在优化方向上前进步长的参数。
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