业务画像-画像更新 业务画像-画像更新页面，左侧选择对应的目录，右侧展示对应的标签，单击执行更新，更新成功后，可查看详情和历史 图1 画像更新1 更新成功后，标签创建页面，对应标签覆盖数量为中标的数量，单击详情可查看标签的基础信息、标签评估分析和具体明细数据 图2 画像更新2 图3

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单击“选择数据”左下方的“特征画像”。 新增“特征画像”内容，如图1所示。 图1 特征画像 单击“特征画像”代码框左侧的图标，运行代码。 通过运行结果左侧两个图可以直观的看一下原始数据和数据的密度分布图。运行结果右侧的参数说明，如表1所示。 表1 特征画像参数说明 参数 说明 设备数

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过去31天的数据（不含当天）。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 否 String 用户Token。使用Token鉴权方式时必选。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。

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应对方案与关键技术 基于大数据进行终端漫游行为画像训练，基于不同“终端款型+操作系统”实施差异性漫游引导策略（是否能引导，什么时候引导，引导到哪个AP），提升漫游成功率，降低漫游过程的丢包，时延，提升终端漫游体验。 以终端类型识别为基础，采用强化学习算法进行在线终端画像实时训练，与设备侧、终端侧协同提升漫游体验。

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标签应用-画像查询与群体分析 画像查询 单击标签应用-画像查询，上方左侧选择对应的主体，右侧进行搜索，则下方左侧显示该搜索值的基本信息，下方右侧显示中标画像（当搜索值同时中标该主体下的多个标签时，则画像展示为多个） 图1 画像查询 群体分析 单击标签应用-群体分析，在群体分析界面

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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课程学习 前提条件 用户具有课程发布权限 操作步骤-电脑端 登录ISDP系统，选择“作业人员->学习管理->我的学习”并进入，查看当前可以学习的课程。 图1 我的学习入口 在“我的学习”的页面，点击每个具体的课程卡片，进入课程详情页面。可以按学习状态（未完成/已完成）、学习类型（

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账号下的所有 CTS 追踪器未追踪指定的OBS桶，视为“不合规” mrs-cluster-kerberos-enabled MRS 集群开启kerberos认证 mrs MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定弹性公网IP mrs

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原因分析 该机器在进行过某些Windows功能的启用或关闭后未进行重启。 处理方法 请重启机器。 must log in to complete the current configuration or the configuratio\r\nn in progress must be

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于存储更新后的用户画像。 不涉及。 基于用户数据更新用户画像 基于用户数据更新候选集可以持续更新用户画像，更新频率可达秒级。以DIS中的实时用户数据为数据源，实时捕捉用户数据近线，持续更新或添加用户画像数据，使用户画像处于最新状态。 表3 基于用户数据更新用户画像参数说明 参数名称

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荐的。窗口的长度均可以修改，如果用户对算法比较了解，对当前KPI比较熟悉，可以修改为用户认为更合适的值。 模型推荐：前面选择的数据是有标签的数据，推荐算法xgboost是有监督的算法。模型推荐里面增加了超参搜索的功能，有给出参数取值的推荐区间。用户也可以根据实际情况修改。 如果推

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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概述 可信联邦学习作业是 可信智能计算服务 提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模。 安全可信。 多种训练场景。 方便与已有服务对接。 使用场景 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情况，联合多个参与者的具有相

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、TCA，每种算法不需要另外设置参数，只需用户根据实际源数据和目标数据的标签列修改代码框左侧“# Select data from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标，选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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已发布区域：北京四、北京二 如何创建多方安全计算作业？ 可信联邦学习作业 可信联邦学习作业是 可信智能计算 服务提供的在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据实现的联合建模，曾经也被称为联邦机器学习。 横向联邦机器学习 横向联邦机器学习，适用于参与者的数据特征重叠较多，而样本ID重叠较少的情

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该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯 通过好友关系、用户画像、行为相似性、商品相似性、资讯传播的途径等，实现好友、商品或资讯的个性化推荐。 用户分群 通过对用户画像、行为相似度或者好友关系等，进行用户分群，实现用户群体分析管理。 异常的行为分析 通过对用户行为、伴行关系、账户/IP登录信息等，进行异常的行为分析，降低欺诈损失。

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说明 overSubscriptionMethod 超卖量计算方法，目前支持nodeResource和podProfile。nodeResource为默认的基于节点资源用量的算法，podProfile为基于Pod实例画像的算法。 profilePeriod Pod实例画像的周期，单

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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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别等等。 课程 知识图谱 、学生能力画像(多级钻取)、自适应测验、自适应个性学习、自动学习路径等功能，依据 MapReduce服务 进行海量数据抓取和分析，使用已经训练的学生模型匹配，然后给出最后的推荐学习建议和学习路径，以及学生结业后的360度全方位画像。 技术特点 平台支持国内多种直

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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