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推荐系统的优点
据。 精排策略 推荐系统的特征工程可从原始数据中分析历史用户画像、物品画像,自动学习特征信息以供AI模型训练。内置了多种排序算法,可根据业务需求选择适当的算法进行训练,以使推荐结果以更合适的顺序呈现。 过滤规则 推荐系统提供黑名单、白名单、特定行为等过滤功能,可根据具体业务设置过滤规则,提升安全性和用户体验。
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查询连接列表ListAttachments
支持单字段排序,排序字段有[id,name,description,created_at,updated_at],不支持多字段排序。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
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BoostKit大数据使能套件:Spark机器学习算法,实现数据处理倍级性能提升
括优化的机器学习算法,从而实现Spark性能倍级提升。 内容大纲: 1. 大数据机器学习算法发展历程; 2. 机器学习算法优化的技术挑战; 3. 鲲鹏BoostKit机器学习算法原理创新; 4. 面向鲲鹏的算法亲和优化实践; 5. 鲲鹏BoostKit机器学习算法实践。 听众收益:
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查询VPC连接列表ListVpcAttachments
询。 支持单字段排序功能,排序字段有[id,name,description,created_at,updated_at],不支持多字段排序。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
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