：基础特征，用于描述被管理的资产实体的基础特征，新数据会覆盖旧数据。 ：版本特征，用于描述被管理的资产实体的版本特征，通过版本号存储。 类型 节点的类型。 在创建实体时，类型无需选择。 在创建特征时，选择类型为基础特征或版本特征，请根据需要选择。 名称 节点的名称，用户自定义。只能包含英文字母、数字、

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根据已有相关场景方案，结合现场生产工况，完成数据分析、行业知识导入和模型优化。 工业生产优化模型场景化优化服务-企业版 在技术路线指导下，针对新场景进行方案开发和适配，完成数据分析、行业知识导入和模型优化。 父主题： 关于服务咨询

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场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。

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创建模型实例操作。 在开天 集成工作台 界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新”对话框，单击“体验新版”，选择“模型目录”。 如果没有对话框出现，选择“模型目录”，右上角单击“体验新版”，切换至新版模型目录。 选择“应

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特征处理操作完成后怎么应用于数据集全量数据？ 使用Python和Spark开发平台创建的特征工程，界面所有特征操作执行完成后，单击“执行”时，系统自动将特征操作流应用于数据集全量数据，生成经过特征处理的数据集，供模型训练使用。用户在单击“执行”时，可以在“执行”对话框中，选择其他

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项目概览界面 项目概览界面包括： 数据处理、训练状态统计、训练服务、验证服务的运行状态。 数据集、特征工程、模型训练、模型管理、模型验证的列表信息。用户可以直接单击对应列表中的“创建”，创建新的功能模块。 项目最新操作的通知信息。 父主题： 项目创建

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在标注页面的工具栏中选择合适的标注工具，本示例使用矩形框进行标注。 图6 标注工具 使用标注工具选中目标区域，在弹出的标签文本框中，直接输入新的标签名。如果已存在标签，从下拉列表中选择已有的标签。单击“添加”完成标注。 图7 添加物体检测标签 单击页面上方“返回数据标注预览”查看标

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375621631 注意由于这是新产生的业务数据，企业A并不知道这些用户是否是高价值用户，因此没有label用户标签字段。 表2 大数据厂商B的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 大数据厂商数据特征 bigdata_all

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流式训练仅支持2019年12月4日0点之后创建的排序策略和在线服务。 流式训练使用到的排序策略不支持“核函数特征交互神经网络-PIN”算法。 建议您定期“重新执行”条件1对应的离线排序任务。重新执行排序策略后，在线服务和流式训练作业将自动同步新产生的模型，无需重新配置或重新执行在线服务和流式训练作业。 在线服务可以

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基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。 表13 参数说明 参数名称 说明 默认值 策略别名 策略显示名称，由中文、英

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最新动态 本文介绍了 TICS 各特性版本的功能发布和对应的文档动态，新特性将在各个区域（Region）陆续发布，欢迎体验。 2021年9月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 秘密分享 横向联邦学习新增支持秘密分享算法。 商用 联邦机器学习作业 2 隐私集合交集PSI 联

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用户可以通过复制已有的架构来快速创建新的业务架构，复制的业务架构会继承原始架构的实体、关系及特征。 前提条件 已创建业务架构。 操作步骤 在开天集成工作台界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。 单击实例“控制台”，弹出“模型地图和模型目录上新啦”对话框，单击“体验新版”，

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PP备案，备案期间APP可正常使用。如您的APP在2024年3月31日前仍未完成备案，将会面临下架的风险。 如您在2023年9月1日后，有新的APP在分发平台申请上架，或历史下架的APP需重新申请上架，需先完成APP备案后APP才可正常使用，并申请应用上架。 APP备案前准备 已

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结果。 可选特征：展示当前数据的所有特征信息。 已选特征：展示用户在“可选特征”中勾选出的所有特征，支持删除已选特征。 在“可选特征”框中勾选需要显示的特征列。 同时包含下述操作： 单击图标，通过设置“列区间”、“列关键词”、“数据类型”、“数据质量”，快速查找特征列，如图2所示。

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该页面包含“用户特征”、“物品特征”、“正向行为类型”和“负向行为类型”等信息，具体描述请参见表1。 图1 确认特征抽取 表1 确认特征参数 参数名称 说明 用户特征 列表中展示抽取的用户特征和参数类型。您可以根据业务需求单击增加用户特征。单击特征后方的删除不需要的用户特征。 物品特征

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清空截取的图表图形。 单击右下方“保存至特征工程”可将绘制的图表保存至JupyterLab环境编辑区域。 特征分析（特征选择） 特征选择就是使用算法对特征进行相关性分析，根据结果从众多特征中剔除不重要的特性，从而保留重要的特性。 当前系统支持如下两种特征选择方法： 过滤法(Filter)

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； 根据预览选择是否需要反向； 单击“确定”完成此次操作。 图3 结束配合 装配体环境编辑零件 在装配体中可以对零件生成或编辑特征，编辑时可以看到新特征在装配中位置。 使用说明 右键单击零件，选择【编辑零件】，或选中零件后单击装配工具栏中的【编辑零部件】。 单击后自动打开零件工具

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时间格式：选择开始时间和结束时间。 指定特征自动生成：在特征自动生成选择界面，选择一个字段。 分类管理 可选项。 作为数据集发布后查询的筛选条件，根据数据集的实际情况在下拉框中直接选择或是搜索选择。 单击“保存”。 在“确认”对话框单击“确认”。 父主题： 修改数据集（新）

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图1 代码示例 处理方法 Fine Tune就是用别人训练好的模型，加上自己的数据，来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升，但是Fine Tune能够在比较少的迭代次数之后得到一个比较好的效果。Fine

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基于交替最小二乘的矩阵分解推荐：基于用户-物品的行为信息作为原始矩阵，利用ALS优化算法对原始矩阵进行矩阵分解，分解之后的用户隐向量矩阵和物品隐向量矩阵可以用来生成预估的新的用户-物品评分矩阵，提取出评分最高的若干个物品作为召回结果。 表4 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐参数说明 参数名称 说明 名称 策略名称

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入）的预测和基于业务驱动因素（例如新业务上云或区域扩张）的预测，可以有效改进并提升企业的财务预测准确率。 相关服务和工具 使用成本中心的成本分析，可以根据客户的历史支出预测未来时间范围的成本。成本分析的成本和使用量预测，会参考不同的计费模式特征，结合机器学习和基于规则的模型来分别预测所有消费模式的成本和使用量。

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