本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對(duì)其準(zhǔn)確性、真實(shí)性等作任何形式的保證，如果有任何問(wèn)題或意見(jiàn)，請(qǐng)聯(lián)系contentedit@huawei.com或點(diǎn)擊右側(cè)用戶幫助進(jìn)行反饋。我們?cè)瓌t上將于收到您的反饋后的5個(gè)工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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智能推薦：噪(UserDT)是指對(duì)用戶和物品離散的評(píng)論內(nèi)容進(jìn)行重特征提取，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)、特征對(duì)行為進(jìn)行處理，以便處理相似的物品度以及相關(guān)性。特征處理用于用戶對(duì)行為數(shù)據(jù)的用戶行為，處理相應(yīng)的物品特征。推薦物品特征工程：用來(lái)完成物品特征(click)，從用戶行為表中提取出用戶用戶、物品特征和用戶行為。物品特征名：從下拉框中勾選物品特征用于匹配用戶特征、物品特征和用戶行為，并生成json數(shù)據(jù)，即內(nèi)部通用格式。默認(rèn)選擇初始格式行為時(shí)間跨度(天)指定歷史行為時(shí)間段，選取數(shù)據(jù)中最靠后的時(shí)間往前N天的行為數(shù)據(jù)計(jì)算用戶偏好。30天行為權(quán)重當(dāng)用戶行為信息中存在多種行為類(lèi)型時(shí)，可通過(guò)指定行為的權(quán)重，來(lái)統(tǒng)一量化行為類(lèi)型對(duì)應(yīng)的評(píng)分。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點(diǎn)擊查看
