Эта страница отсутствует ссылки на контент, указанный в других местах. Смотрите эту страницу для более полного руководства ...
https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-recommendation-api-documentation/
Он описывает холодные детали в разделе Уровень сборки в документе как ...
Характеристики могут улучшить модель рекомендации, но сделать поэтому требует использования значимых функций. Для этого была введена новая сборка - сборка ранга. Эта сборка будет определять полезность функций. Значимая особенность - это функция с рангом 2 и выше. Понимая, какая из функций имеет смысл, инициируйте сбор рекомендаций с помощью списка (или подсписок) значимых функций. Эти функции можно использовать для улучшения как теплых предметов, так и предметов холода. Чтобы использовать их для теплых предметов, необходимо установить параметр buildFeatureInModel. Чтобы использовать функции для холодных элементов, должен быть включен параметр AllowColdItemPlacement. Примечание. Невозможно включить AllowColdItemPlacement без включения UseFeatureInModel.
Он также описывает ReasoningFeatureList в разделе Рекомендации Рассуждая, как ...
Рекомендация рассуждения еще один аспект использования функций. В самом деле, механизм обучения лазурным машинам может использовать функции для объяснения рекомендаций (аргументы a.k.a.), что приводит к большей уверенности в рекомендуемом элементе от потребителя рекомендаций. Чтобы разрешить рассуждения, параметры AllowFeatureCorrelation и ReasoningFeatureList должны быть настроены до запроса сборки рекомендации.
спасибо! Я не знал ссылку. – hide