Azure Önerileri API'sı Parametresi

Question

Azure MS Cognitive Services'ta Öneriler API'sını kullanarak bir öneri modeli yapmak istiyorum. "Oluştur/Oluştur bir yapı" için aşağıdaki üç API'nın parametrelerini anlayamıyorum. Bu parametreler ne anlama geliyor?

https://westus.dev.cognitive.microsoft.com/docs/services/Recommendations.V4.0/operations/56f30d77eda5650db055a3d0

EnableModelingInsights
Eğer öneri modeline ölçümleri hesaplamak için izin verir.
Geçerli Değerler: öneri de özellik benzerliği vasıtasıyla soğuk öğeleri itmek gerekiyorsa Doğru/AllowColdItemPlacement

Yanlış gösterir.
Geçerli Değerler: Doğru/Yanlış

ReasoningFeatureList özellik adlarının
virgül ile ayrılmış listesi muhakeme cümle (örneğin öneri açıklamalar) için kullanılacak.
Geçerli Değerler: Özellik adları, 512 karakter

kadar teşekkür ederiz!

Answer 1

Bu sayfada başka konumlarda bahsi geçen içerik referansları eksik.

Özellikler öneri modeli geliştirebilir, ama yapacak ... Sanki belgede Derece Yapı bölümünde Soğuk Ürünleri açıklanır

https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-recommendation-api-documentation/

... daha bütünlüklü bir kılavuz için bu sayfaya bakın bu yüzden anlamlı özelliklerin kullanımını gerektirir. Bu amaçla yeni bir yapı tanıtıldı - bir sıralama inşa edildi. Bu yapı özelliklerin kullanışlılığını sıralayacaktır. Anlamlı bir özellik, 2 ve üstü sıralama puanı olan bir özelliktir. Özelliklerden hangisinin anlamlı olduğunu anladıktan sonra, anlamlı özelliklerin listesi (veya alt listesi) ile bir öneri oluşturun. Bu özelliği hem sıcak öğelerin hem de soğuk öğelerin geliştirilmesi için kullanmak mümkündür. Sıcak öğeler için bunları kullanabilmek için UseFeatureInModel yapı parametresi ayarlanmalıdır. Soğuk öğeler için özellik kullanabilmek için AllowColdItemPlacement build parametresi etkinleştirilmelidir. Not: UseFeatureInModel'i etkinleştirmeden AllowColdItemPlacement öğesini etkinleştirmek mümkün değildir.

Ayrıca olarak Öneri Akıl Yürütme bölümünde ReasoningFeatureList açıklanır

...

Öneri muhakeme özelliği kullanımının başka yönüdür. Gerçekten de, Azure Makine Öğrenim Önerileri motoru tavsiye tavsiyelerini (a.k.a. reasoning) sağlamak için özellikleri kullanabilir ve öneri tüketicisinden tavsiye edilen öğeye daha fazla güvenir. Akıl yürütmeyi etkinleştirmek için, AllowFeatureCorrelation ve ReasoningFeatureList parametreleri bir öneri oluşturulmadan önce ayarlanmalıdır.