源数据包 数据包格式 查看源数据包 场景挖掘 数据回放 回收站 父主题： 数据资产

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数据价值挖掘 云审计 服务支持对审计日志中的数据进行挖掘，为业务健康度分析、风险分析、资源跟踪、成本分析等提供支撑，并支持开放审计数据给客户，供客户自行挖掘数据价值。 审计日志中包含时间、操作人、操作设备ip、被操作资源、操作详情等各类信息，目前最多包括24个字段，具有挖掘价值。

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算子示例 Rosbag转opendata作业 难例挖掘作业 数据提取作业 Resim作业 父主题： 数据处理

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概述 欢迎使用视频智能分析服务VIAS，视频智能分析服务依靠AI技术将人工智能应用于工业园区、住宅园区、商业园区的管理，通过视频分析、数据挖掘等技术，在园区多种场景下为用户提供快捷高效的视频分析能力。 父主题： 使用前必读

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果的判定和报告的生成，机器对成功和失败的结果分层聚类，测试人员只需按类批量确认结果。 关键特性 ATGen基于正向API接口定义文档，自动挖掘API测试上下文操作依赖图（ODG），探索遍历ODG自主生成API测试序列，实时构造并下发API测试请求，判定API测试响应结果，动态修正ODG图，优化下一轮生成。

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来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。

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便地管理 云服务器 的安全配置和安全事件，降低安全风险和管理成本。 安全风险评估 对主机系统进行安全评估，将系统存在的各种风险（账户、端口、软件漏洞、弱口令等）进行展示，提示用户及时加固，消除安全隐患。 账户安全保护 提供覆盖事前、事中和事后的账户安全保护功能。支持双因子认证登录，防

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概述 欢迎使用园区智能体服务CampusGo，园区智能体依靠AI技术将人工智能应用于工业园区、住宅园区、商业园区的管理，通过视频分析、数据挖掘等技术，在园区多种场景下为用户提供快捷高效的视频分析能力。 父主题： 使用前必读

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对话机器人服务适用哪些场景 智能问答机器人适用于：机器自动应答，拦截高频、易理解的问题，并根据日志、用户操作记录等进行语料挖掘和知识库构建，提升问答效果，降低企业客服运维人力成本。 父主题： 产品咨询类

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请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 type 是 String 作业类型 枚举值： SCENARIO_AUTO_MINING(场景挖掘) F RAM E_EXTRACT(数据抽帧) frame_extract_config 否 DataFrameExtractJobConfig

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关联推荐的主要应用场景是什么？ 关联推荐主要应用于固定的物品的关联推荐，根据已关联的物品对相关的内容和行为进行挖掘，网状匹配相关联的物品，进行有关联度的推荐。 父主题： 智能场景

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云商店机会点概述 云商店通过智能挖掘与验证筛选出具有高价值的线索，此类线索会分配合适的商家进行跟踪与成交，驱动商家商业发展与成功。 当机会点分配给商家后，商家可以在“卖家中心>线索管理”接收与转化机会点，直至成交。 父主题： 线索管理

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属推荐系统。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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热点问题、趋势、知识自动分析统计。 支持未知问题自动聚类，匹配相似问答，辅助人工不断扩充知识库。 支持问答调测，点对点的监测智能应答过程。 支持领域知识挖掘，提供易用的标注工具挖掘领域词。 全面的对话管理 支持自然语言多能力融合，智能对话中控。 灵活的知识库管理，支持对知识的批量操作。 支持嵌入多轮对话技能，满足复杂的任务型对话场景。

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概述 “FP-Growth”节点用于挖掘频繁模式，该算法使用了一种称为频繁模式树（Frequent Pattern Tree）的数据结构。FP-tree是一种特殊的前缀树，由频繁项头表和项前缀树构成。FP-Growth算法基于以上的结构加快整个挖掘过程。 输入 参数 子参数 参数说明

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见查看基线检查详情。 漏洞管理 漏洞管理功能将检测Linux软件漏洞、Windows系统漏洞和Web-CMS漏洞，帮助用户识别潜在风险。 表2 漏洞管理 功能项 功能描述 检测周期 软件漏洞检测 包括Linux软件漏洞和Windows系统漏洞。 通过与漏洞库进行比对，检测出系统和

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以流到湖里，低成本长久保存，供未来的数据挖掘使用。 数据智能方案 数据治理中心 DataArts Studio为大型政企客户量身定制跨越孤立系统、感知业务的数据资源智能管理解决方案，实现全域数据入湖，帮助政企客户从多角度、多层次、多粒度挖掘数据价值，实现数据驱动的数字化转型。 数据治理 中心DataArts

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面的检查。 在“主机管理”页面右上角，单击“手动检测”，立即对选择执行手动检测的主机执行一键手动检测。 检测项目包含软件信息、Linux软件漏洞、Windows系统漏洞、Web-CMS漏洞、网站后门检测、口令风险和配置风险。 各检测项目并行检测，检测时长为30分钟内。 在“主机管

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数据探索是什么？近线实时数据如何在数据探索中的报告体现？ 数据探索是针对当前数据源的数据进行挖掘和分析，主要聚焦在特征的分布范围、统计以及特征齐全度等，使用户能够更了解数据，进而指导在特征工程以及相关算法的配置。 数据探索是一个离线分析任务，任务有对应的启动时间，由于近线实时数据

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标签管理中的标签分为平台内置的场景挖掘标签和用户自定义标签。平台内置标签详情请查看表1 内置标签列表。用户还可根据实际需求，自定义设置需要的标签。当前支持两种方式添加标签：在线创建和文件上传。 表1 内置标签列表 场景挖掘方式 场景分类 子类 标签 内置场景挖掘规则 道路 道路环境 高速

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； 运营价值实现阶段：为客户侧运营团队和员工提供专家级培训赋能，快速上手和落地场景方案； 自运营阶段：以导师的身份带引客户侧运营团队从场景挖掘、方案设计、场景实现、场景及活动推广全流程引导客户侧运营团队实现自运营。 父主题： 关于服务咨询

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