过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式，使之不进入候选集。对于每个需要过滤的行为，生成用户具有该行为的物品的列表。再对同用户的每种行为的物品列表进行“与”或者“或”的关系，最终生成用户-物品过滤表。 表1 过滤规则参数说明 参数名称 说明 名称 自定义过滤规则名称。由中文、英

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产品过滤 算子简介 名称：产品过滤 功能说明：根据IoT 设备接入服务 （IoTDA）定义产品过滤出指定产品ID的设备数据。此算子仅在数据源为IoTDA时使用。 约束： 只允许跟在IoT设备接入数据源算子之后。 算子配置 基础配置项 算子名称： 配置项英文名：name 说明：算子名称

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协同授权 获取资源属性值 保存或修改资源属性值 获取协同授权列表 批量保存、修改、删除协同授权

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任务协同 任务协同介绍 快速入门 移动端操作指南 父主题： 移动端

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任务协同 前言 快速入门 PC端操作指南 父主题： Windows端

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“时间间隔”：如果选择的调度类型为间隔调度，需要配置调度的时间间隔。 基于用户的协同过滤推荐 基于用户的协同过滤推荐采用经典算法基于用户的协同过滤(UserCF)进行召回。基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对物品的喜欢（如购买，收藏，内容评论或分享），并对这

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单击图标，运行“评估迁移数据”代码框内容。 评估迁移算法 如果评估迁移数据的结果为当前数据适合迁移，可以使用评估迁移算法评估当前数据适合采用哪种算法进行迁移。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移评估 > 评估迁移算法”。界面新增“评估迁移算法”内容。 对应参数说明，如表4所示。

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图7 添加协同人 协同人默认可以查看学习项目 协同人可对学习项目进行查询、任务分派、阅卷、编辑、报名设置、设置循环任务、自动分派的设置，具体允许协同人对该项目做如何设置取决于管理员是否勾选具体操作。 协同人对该项目进行分派时，分派的对象取决于协同人数据权限设置的选择范围 协同人的数据

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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过滤规则 过滤规则用于配置候选集的过滤方式，使之不进入候选集。过滤规则说明请参见图1。 图1 过滤规则 创建过滤规则 在“创建过滤规则”页面，用户可以对目标数据选择不同策略进行离线计算，得到合适的候选集。 创建过滤规则操作步骤如下： 在“离线作业”下，单击“过滤规则”页签，单击该

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。 在页面右上角根据实际情况选择节点名称和关系类型进行过滤。 可单独选择节点名称或关系类型进行过滤。 如果选择节点名称和关系类型进行过滤，则过滤结果取交集显示。 过滤结果在信息架构图中显示，虚化其他节点与关系连线，展示与过滤结果相关的节点和关系连线。 父主题： 模型目录（新版）

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过滤查询结果 查询资源列表时（例如，查询API列表），系统支持按照查询对象的属性过滤查询结果。 示例： GET /v1.0/apigw/apis?id=xxxx 父主题： 附录

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数据满足添加的全部过滤条件，当前行成为脏数据。 条件逻辑为“OR”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足任意添加的过滤条件，当前行成为脏数据。 样例 通过“ CS V文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： 配置“过滤行转换”算子，过滤掉含有test的行。

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数据满足添加的全部过滤条件，当前行成为脏数据。 条件逻辑为“OR”，如果未添加过滤条件，全部数据成为脏数据；或者原始数据满足任意添加的过滤条件，当前行成为脏数据。 样例 通过“CSV文件输入”算子，生成两个字段A和B。 源文件如下： 配置“过滤行转换”算子，过滤掉含有test的行。

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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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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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KcoreSample K核算法 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 Sh

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径下。该路径不能包含中文。 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

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自定义场景作为一个包含多个子任务的作业，通常用于多个召回、过滤、排序等任务。 创建自定义场景 召回策略 召回策略通过大数据计算或深度训练生成推荐候选集。 召回策略 过滤规则 过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 特征工程

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辅助、视频协同、学习推送 项目助理/后台人员 调度监控, 创建任务, 创建问题, 制定作业规则, 定义问题分类, 维护人员技能, 编制学习方案，制定积分方案 APP 端侧子产品+ 作业人员+问题管理/安全管理/质量管理/巡检管理: 编排能力, 调度算法, 指标卡片编排, 学习推送 项目执行管理人员

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recall 特定行为热度推荐 SpecificBehavior 综合行为热度推荐 BehaviorsWeight 基于物品的协同过滤推荐 ItemCF 基于用户的协同过滤推荐 UserCF 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 AlsCF 基于历史行为记忆生成候选集 HistoryBehaviorMemory

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