推荐系统 RES-召回策略:基于物品的协同过滤推荐
基于物品的协同过滤推荐
参数名称 |
说明 |
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名称 |
策略名称,由中文、英文、数字、下划线、空格或者中划线组成,并且不能以空格开始和结束,长度为1~64个字符。 |
描述 |
策略的具体描述。 |
最近邻域数 |
在ItemCF算法中使用,生成的相似度矩阵中为每个物品保留的若干个最相似物品。默认100。 |
用户活跃度 |
用来过滤用户的活跃度阈值。 取值范围:1-10000。 默认值:1。 |
效用阈值 |
用户对物品综合打分的阈值。 取值范围:0.000001-10。 |
最小交叉度 |
物品和物品之间被同一用户行为记录的数量,计算相似度时,过滤掉共同记录小于最小交叉度的item。 默认值:1。 |
最大推荐结果数 |
最多生成多少个推荐结果。 默认值:100。 |
开启时间跨度 |
不开启取全部数据,开启则指定从数据源中取最近天数的行为数据计算相似度。 |
时间跨度(天) |
用于指定从数据源中取最近多少天的行为数据计算相似度。默认取全部数据。 |
上传物品相似度 |
支持客户通过obs导入自定义的相似度信息。相似度文件格式为json, 其中subject为用户或物品, relations为与subject相似的用户或物品及其相似度。例如, { "subject": "item108", "relations": [ { "id": "item115", "score": 0.699357793663589 }, { "id": "item60", "score": 0.659905609639582 }, { "id": "item61", "score": 0.640305447750641 }, { "id": "item18", "score": 0.614275316537666 } ] } |
开启调度 |
开启调度,按照指定的调度策略定期执行作业。
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