，会生成推荐系统所需要的宽表和画像数据。 宽表：推荐系统内部格式，以行为数据为主，将行为数据中涉及到的用户数据和物品数据整合成一条数据。 画像：画像分为用户画像和物品画像，分别用于存储用户输入的用户特征和物品特征。如果同一用户或物品有多条记录，将会按照用户ID或者物品ID去重。 前提条件

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安全重保解决方案 表1 规格清单 一级分类 二级分类 规格名称 规格描述 重保解决方案 备战 暴露面风险评估 从外网扫描发现暴露端口扫描。 资产识别与管理 支持手工录入&excel批量导入。 web漏洞扫描 对SQL注入、跨站脚本攻击、跨站请求伪造、安全配置错误、敏感信息泄露等多种Web常规漏洞进行扫描。

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源主机。 异常登录 异常登录是指使用未经授权的账户或者非正常的时间、地点等方式进行的登录行为，这种行为通常是黑客和攻击者尝试获取系统访问权限或滥用现有权限的一种方式。 确认是否为正常登录行为： 是：通过安全组限制固定IP登录，不允许任意公网IP登录主机。 否：主机已被攻破，请立即进行安全排查。

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云上个体事件行为检测 创建云上个体事件行为检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 云上服务API

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决策树回归特征重要性 概述 采用决策树回归算法计算数据集特征的特征重要性。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和decision_tree_regressor_model参数，表示直接根

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设备导入License后，特征库无法升级 问题描述 设备导入License后，需要将AV和IPS特征库升级到最新版本，进入“系统 > 升级中心”，单击“立即升级”执行特征库升级，提示“升级 服务器 域名解析失败，请检查配置或网络”，特征库升级失败。 可能的原因 设备不能连接公网，无法连接到升级中心。

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“全局特征信息文件”：根据全局特征信息文件规范准备并上传的全局特征信息文件路径。 “通用格式数据”：经过特征工程处理的宽表路径。 “用户属性表”：离线数据用户属性表的OBS路径。 “物品属性表”：离线数据物品属性表的OBS路径。 “用户操作行为表”：离线数据用户操作行为表的OBS路径。

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应用场景 用户行为分析。 在网站、App和游戏中，对用户的点击、浏览时长等使用数据进行收集，导入到云 数据仓库 ClickHouse中，构建用户特征分析大宽表。利用云ClickHouse的优异查询性能，分析系统进行多维度、多模式分析时，可以在亚秒级内响应，快速分析出用户行为特征和规律，为精准营销和会员转化等业务提供有效支持。

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特征工程和算法工程的关系？ 用户创建特征工程的时候，进入特征工程，可以看到系统自动创建的与特征工程同名的算法工程。支持在同一个特征工程中创建多个算法工程，操作如下所示： 在JupyterLab环境编辑界面，单击界面左上角的“File > New Launcher”，界面右侧新增“

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随机森林分类特征重要性 概述 采用随机森林分类算法计算数据集特征的特征重要性 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe 参数必选，表示输入的数据集；如果没有pipeline_model和random_forest_classify_model参数，表示直接根

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威胁检测与处置 入侵检测：基于行为检测引擎，提供终端行为检测能力，检测暴力破解、异常登录、权限提升等恶意行为。 事件聚合：将离散的勒索类告警事件，基于进程调用链聚合成相应的勒索事件，且支持对其一键处置。 病毒查杀与处置 病毒查杀：基于华为第三代反病毒引擎，每日更新病毒特征库，实时更新紧急病毒，提供高质量病毒文件检测能力。

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过滤规则用于生成推荐的过滤集，包含黑白名单、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对

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主机面临的安全问题 概述 对外攻击：端口扫描 挖矿 勒索 父主题： 主机安全排查

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数据质量是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据或者通用格式数据检测输入数据是否合法。 数据质量 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。

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BehaviorGravity object 重力衰减因子（综合行为热度召回作业需要提供此参数）。 category 否 Category object 类别（综合行为热度召回作业需要提供此参数）。 behavior_logic 否 String 行为逻辑过滤（历史行为过滤作业需提供此参数）： AND，同时满足则过滤

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漫游体验差问题。 新上市手机款型出现，无法预先得知终端的漫游行为特征，导致引导效果差。 终端操作系统版本升级，终端漫游行为出现变化，无法即时自适应，导致漫游体验出现劣化。 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

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筛选出每个用户的行为数据中满足要求的数据，使之不进入候选集。 相对时间间隔：与数据源内的行为数据记录最后的一条时间相差天数。 最小次数：某用户对某物品产生某行为的最小次数。 行为类型：指定行为类型。 绝对时间间隔：与当前时间相差天数。 最大次数：某用户对某物品产生某行为的最大次数。 行为过滤逻辑

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。主要应用为猜你喜欢、关联推荐、热门推荐。 功能优势： 多维度管理，支持运营规则设置，一站式推荐平台。 自动挖掘特征，采用AUTOML完成特征的自动挖掘和组合，提高特征选择效率。 高适用性，多种模板选择，适用多个应用场景。 使用便捷，一键式构建推荐系统，提供标准API接口，调用简单，便于被集成。

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威胁检测与处置 入侵检测：基于行为检测引擎，提供终端行为检测能力，检测暴力破解、异常登录、权限提升等恶意行为。 事件聚合：将离散的勒索类告警事件，基于进程调用链聚合成相应的勒索事件，且支持对其一键处置。 病毒查杀与处置 病毒查杀：基于华为第三代反病毒引擎，每日更新病毒特征库，实时更新紧急病毒，提供高质量病毒文件检测能力。

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边缘个体事件行为检测 创建边缘个体事件行为检测作业 查询作业列表 查询单个作业 删除作业 父主题： 边缘服务API

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服务会记录哪些用户行为数据 KooMap服务不会记录用户的任何行为数据。 父主题： 运营分析

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