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深度网络因子分解机-DeepFM 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。单击查看深度网络因子分解机详细信息。 表4 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 计算节点信息 用户可使用的计算资源种类

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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征

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什么是信息抽取 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。 表1 配置方式说明 配置方式 适用范围

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常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。

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景的运营规则均不一致。 RES提供一站式电商推荐解决方案，在一套数据源下，支持多种电商推荐场景，提供面向电商推荐场景的多种推荐相关算法和大数据统计分析能力。 场景优势 能够精确匹配电商运营规则。 最近邻算法与深度学习的结合，挖掘用户高维稀疏特征，匹配最佳推荐结果。 融合多种召回策略，网状匹配兴趣标签。

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图5 非结构化1 图6 非结构化2 订阅任务开发 数据开发人员登录数据服务共享平台，对数据管理员已经审批通过的消费方订阅任务进行开发，订阅任务开发分为离线开发和在线开发，且离线开发和在线开发功能与章节结构化相同。 图7 订阅任务开发 脱敏算法配置 数据服务共享平台数据脱敏模板内

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数及抽取前后的数据字段，才能进行配置信息映射、配置知识融合等操作。 基本概念 信息抽取是从基础数据中抽取待创建图谱的实体、属性信息以及实体间的相互关系。目的是从原始数据（包括结构化数据或非结构化数据）中抽取结构化的信息。 配置方式 信息抽取分为结构化抽取和非结构化抽取，其适用范围和抽取方式如表1所示。

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优技术实现模型计算量满足端、边小硬件资源下的轻量化需求，模型压缩技术在特定领域场景下实现精度损失<1%。 当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达

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感谢您更深入的了解、学习并使用基因容器服务（GeneContainer Service，G CS ）。 基因容器服务GCS提供云端基因分析解决方案，支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因分析场景。基因容器基于轻量级容器技术，结合大数据、深度学习算法，优化官方标准算法，为您提供灵活可定制的分析流程、秒级可伸缩的高可靠资源。

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产品优势 数据安全全生命周期可视 整合数据安全全生命周期各阶段状态，对外整体呈现云上数据安全态势。 云上全场景覆盖 整合云上各类数据源，提供一站式数据保护和防御机制。支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和ECS自建场景。 高效识别 在专家知识库和NLP的双重加权下，识别能力更强，高效锁定敏感数据源。

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通过本方案实现的业务效果 打破数据孤岛：借力机器学习与深度学习核心算法模型，打破区级各部门数据壁垒，可实现中台化、标准化、自动化的数据汇聚、存取、质控，推进一网统管、一网通享、一网通办能力。 构建多场景应用：基于核心算法赋能感知监测，充分利用各区现有监测数据，打造对移动源、扬尘源、工

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特定结构化数据函数 本文介绍特定结构化数据函数的语法规则，包括参数解释、函数示例等。 类型 函数 说明 JSON json_select 根据JMES语法提取或计算JSON表达式中特定的值。 json_parse 将值解析为JSON对象。 XML xml_to_json 将xml数据转成JSON数据。

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智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术，对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况，可支持多种证件、票据和规范行业文档，适用于各类行业场景。 应用场景 金融：银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务：身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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针对对应的场景，由RES根据场景类型预置好对应的智能算法，为匹配的场景提供智能推荐服务。 智能场景功能说明 表1 功能说明 功能 说明 详细指导 猜你喜欢 推荐系统结合用户实时行为，推送更具针对性的内容，实现“千人千面”。 创建智能场景 关联推荐 基于大规模机器学习算法，深度挖掘物品之间的联系，自动匹配精准内容。

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截断 舍弃属性值的后几位信息来保证数据的模糊性。 结构化、非结构化数据的匿名化均适用。 针对标识符、准标识符的匿名化。 截断后4位 18012345678 1801234 掩码 将属性值的部分字符替换为固定的特殊字符。（例如*） 结构化、非结构化数据的匿名化均适用针对标识符、准标识符的匿名化。

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据J

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别二维码进行学习 操作路径：培训-学习-学习项目-更多-分享 图21 分享1 图22 分享2 数据监控 通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据

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KhopSample K跳算法 ShortestPathSample 最短路径算法 AllShortestPathsSample 全最短路径算法 FilteredShortestPathSample 带一般过滤条件最短路径 SsspSample 单源最短路径算法 ShortestPa

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一次训练所选取的样本数。 训练数据集切分数量 将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。 表2 深度网络因子分解机参数说明

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整合云上各类数据源，提供一站式数据保护和防御机制。支持结构化和非结构化类型数据，支持云原生和ECS自建场景。 全栈敏感数据防护 根据敏感数据发现策略来精确识别数据库中的敏感数据，基于多种预置脱敏算法+用户自定义脱敏算法，实现全栈敏感数据防护。 DSC仅对数据进行敏感数据检测，不会对您的数据文件进行保存。

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您可以使用本文档了解GCS提供的接口，GCS支持的接口范围请参见API概览。 约束限制 查询类接口每个用户每分钟调用次数不超过600次。 非查询类接口每个用户每分钟调用次数不超过300次。 终端节点 终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。

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