Azure Recommendations API 的参数

Azure Recommendations API's Parameter

我想在 Azure MS 认知服务上使用推荐 API 制作推荐模型。下面三个API的参数我看不懂"Create/Trigger a build."这些参数是什么意思?

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

EnableModelingInsights
Allows you to compute metrics on the recommendation model.
Valid Values: True/False

AllowColdItemPlacement
Indicates if the recommendation should also push cold items via feature similarity.
Valid Values: True/False

ReasoningFeatureList
Comma-separated list of feature names to be used for reasoning sentences (e.g. recommendation explanations).
Valid Values: Feature names, up to 512 chars

谢谢!

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

它将文档中排名构建部分中的冷物品描述为...

特征可以增强推荐模型,但这样做需要使用有意义的特征。为此,引入了一个新的构建——等级构建。此构建将对功能的实用性进行排名。有意义的特征是排名得分为 2 及以上的特征。在了解了哪些特征是有意义的之后,使用有意义的特征列表(或子列表)触发推荐构建。可以使用这些功能来增强温暖的物品和寒冷的物品。为了将它们用于温暖的项目,应该设置 UseFeatureInModel 构建参数。为了使用冷项目的功能,应该启用 AllowColdItemPlacement 构建参数。注意:如果不启用 UseFeatureInModel,则无法启用 AllowColdItemPlacement。

它还将推荐推理部分中的 ReasoningFeatureList 描述为...

推荐推理是特征使用的另一个方面。事实上,Azure 机器学习推荐引擎可以使用功能来提供推荐解释(a.k.a.推理),从而使推荐消费者对推荐项目更有信心。要启用推理,应在请求推荐构建之前设置 AllowFeatureCorrelation 和 ReasoningFeatureList 参数。