推荐服务是否允许使用新数据丰富现有模型？
Does the Recommendation service allow enriching an existing model with new data?
我们能够提供初始训练模型并征求建议。在征求建议时，我们可以提供新的使用事件。这些是否一直存在于模型中？他们会操纵模型吗？
有没有其他方法可以更新数据，或者每次我们想要丰富模型时都需要重新训练一个新模型？
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/recommendations/
编辑：
我们正在尝试使用 "Recommendations Solution Template" 将解决方案部署到 Azure 并提供用于处理模型的 swagger 端点 (https://gallery.cortanaintelligence.com/Tutorial/Recommendations-Solution)
看来认知服务 API 比这要丰富得多。 swagger版本的模型可以更新吗？
在获得更多经验后，截至 2017 年 8 月 21 日，我发现了一些事情：
- 虽然对于外行来说并不直观，但新数据需要训练新模型才能将数据持久化到模型中。
这允许对模型进行版本控制，这意味着当您制作新模型时，如果它们不能正常工作，您可以将建议切换为以前的工作方式。
推荐的方法似乎是批量使用数据并按时间间隔创建新的模型构建。
APIs 确实允许传递最近的使用数据以允许在计分时考虑最近的数据，它只是没有持久化。
认知服务 API 中的 "upload usage events" 调用似乎不起作用。通过文件上传新的使用数据似乎确实有效。
- 推荐的解决方案模板与认知服务API
推荐解决方案模板似乎是认知服务 API 中 SAR（智能自适应推荐）模型的打包版本，针对易用性进行了优化。
我假设对于 FBT 等其他流行的推荐模型，应该使用认知服务 API，因为可部署模板只允许一种模型类型。
- 关于 API
预览状态的补充说明
Microsoft 似乎从 2 月份开始弃用数据集市，转而派人观看此预览版 API。因此，可以合理地假设此预览版很可能会继续过去的预览版而不会被杀死。
我们能够提供初始训练模型并征求建议。在征求建议时，我们可以提供新的使用事件。这些是否一直存在于模型中？他们会操纵模型吗？
有没有其他方法可以更新数据，或者每次我们想要丰富模型时都需要重新训练一个新模型？
https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/recommendations/
编辑： 我们正在尝试使用 "Recommendations Solution Template" 将解决方案部署到 Azure 并提供用于处理模型的 swagger 端点 (https://gallery.cortanaintelligence.com/Tutorial/Recommendations-Solution)
看来认知服务 API 比这要丰富得多。 swagger版本的模型可以更新吗？
在获得更多经验后，截至 2017 年 8 月 21 日，我发现了一些事情：
- 虽然对于外行来说并不直观，但新数据需要训练新模型才能将数据持久化到模型中。
这允许对模型进行版本控制，这意味着当您制作新模型时，如果它们不能正常工作，您可以将建议切换为以前的工作方式。
推荐的方法似乎是批量使用数据并按时间间隔创建新的模型构建。
APIs 确实允许传递最近的使用数据以允许在计分时考虑最近的数据，它只是没有持久化。
认知服务 API 中的 "upload usage events" 调用似乎不起作用。通过文件上传新的使用数据似乎确实有效。
- 推荐的解决方案模板与认知服务API
推荐解决方案模板似乎是认知服务 API 中 SAR（智能自适应推荐）模型的打包版本，针对易用性进行了优化。
我假设对于 FBT 等其他流行的推荐模型，应该使用认知服务 API，因为可部署模板只允许一种模型类型。
- 关于 API 预览状态的补充说明
Microsoft 似乎从 2 月份开始弃用数据集市，转而派人观看此预览版 API。因此，可以合理地假设此预览版很可能会继续过去的预览版而不会被杀死。