中软国际数据治理专业服务解决方案实践

数据结构 当数据源创建完成，您可以进入数据源详情页面进行数据质量管理操作。数据质量管理操作可以将离线数据源经过数据特征抽取，生成推荐系统内部通用的数据格式。经过数据质量检测来确保数据的合法性。 数据结构介绍 数据结构步骤的主要目的是读取用户上传的离线数据，解析用户特征和物品特征中

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One-hot编码是根据特征列样本数据的种类对应拆分成相同数量的特征列，将原特征数据映射到新特征中，样本数据相同编码为1，不同编码为0。以特征“Sepal”的样本数据为（2,9,2,8,4）为例，One-hot编码后，会拆分成四列特征，每个特征的样本数据为： Sepal_2：10100 Sepal_4：00001

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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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为0 特征放缩 连续型 适合连续特征。将特征的取值范围缩放到[min，max]的范围，推荐min=0,max=1 标准化 连续型 将特征的取值标准化为均值=0，标准差=1的高斯分布 异常值处理 连续型 对特征数据进行异常值定义和处理。对连续特征的数值范围定义合理区间，低于或超过该

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安全漏洞报告中问题文件或者漏洞特征信息为空? 安全漏洞扫描结果中，我们会展示相关的问题文件及特征信息，但是在实际报告会发现存在问题文件或者漏洞特征信息为空的情况，如下图所示： 这是因为部分检查项是针对全局性的，不针对某个文件，所以存在问题文件跟漏洞特征信息为空情况，属于正常现象。 父主题：

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对应参数说明，如表7所示。 表7 时序特征提取参数说明 参数 参数说明 列筛选方式 特征列的筛选方式，有如下两种： 列选择 正则匹配 列名 列筛选方式为“列选择”时展示，时序特征提取的目标特征列，可单击“”从特征列中选择一个或多个特征列。 正则表达式 列筛选方式为“正则匹配”时展示，请根据实际情况输入正则

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本节以准备训练物体检测模型的数据为例，介绍如何针对样例数据，进行数据分析、数据标注等操作，完成数据准备工作。在实际业务开发过程中，可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程： 准备工作 创建数据集 数据分析 数据标注 数据发布 数据导出 准备工作 在使

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数据集操作 对于数据样本量不足，或者在一定场景下，比如将采集的不同系统或网元的数据合并成一份数据的时候，用户可以在“数据集”界面中执行数据连接和数据联合操作： 数据连接：将特征列维度不完全相同的两份数据，合并成一份数据，用于扩展特征维度。 数据联合：将两份数据合并成一份数据，用于增加样本量。

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。 在智能场景列表中，单击右上角“创建”，进入“创建智能场景”页面。 在创建智能场景页面的“模板选择”页签，单击“猜你喜欢”、“关联推荐”或“热门推荐”进行参数配置。填写“基本信息”，选择“场景规格”，配置“个性化配置”相关参数，详情请参见表1。 图1 智能场景参数配置 表1 智能场景参数说明

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委托方建立不同操作权限角色（管理员、审计员等）的代维委托。委托建立后，被委托方可查看、处置安全威胁事件。 MSSP安全大屏 支持针对MSSP管辖的租户进行安全大屏呈现。 MSSP工单流转 支持租户的工单流转到MSSP进行分析和处置。 识别 暴露面风险评估 暴露面风险评估 通过对互

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“添加推荐候选集”（选择离线或近线任务所生成的推荐候选集进行排序） 任务别名和UUID：单击操作列表的“选择”添加离线或近线的任务名称和候选集ID。 优先级：优先级高的推荐结果将确保展示在优先级低的之前。 同优先级数据占比：优先级相同的推荐候选集，该占比展示推荐数量，同优先级下的数据占比之和需要等于100%。

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弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 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

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布、新冠疫情态势大屏、新冠肺炎疫情实时播报、新冠肺炎疫情态势管控大屏、某运输行业大数据平台、数据中心云监控。 预览 用户可以预览数据大屏的即时数据，及时了解数据大屏的呈现效果。 发布 用户开发完成一个数据大屏后，通过发布功能向其他用户分享即时的或历史版本的数据大屏。

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tensor_col_name 特征列名称。 数据格式为key:value，多个特征使用英文逗号（,）分隔。例如1:1.0,3:1.0 无 label_col_name label列名。数据必须是数值类型。如果task取值为binary_classification，则label只能取0或1。 无 task

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等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PC

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起始位置：读取DIS数据的起始位置，latest表示从最新的数据开始读取，earliest表示从最旧的数据开始读取。 输出流位置：行为数据流处理后的输出配置。选择对应的DIS通道名称进行存放。输出流存放的数据属于流式训练作业的中间数据，用户无需获取或发送数据到输出流绑定的数据通道，只需确保该通道仅供本作业作为输出流使用。

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数据质量 数据质量检测算子，是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据（离线数据源中的离线数据）或者通用格式数据检测输入数据是否合法。包括离线数据中是否包含特殊字符，数据类型是否正确，是否缺少必备信息等。 前提条件 已将离线数据上传至OBS桶中。 创建数据质量作业 创建数据质量操作步骤如下：

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功能介绍 数据集 模型训练服务统一的数据集管理菜单，可本地导入10G以内大数据文件，或对接数据集服务，导入已订阅的数据集。且支持在线查看代码、图片、音视频等多种格式的文件内容。 特征工程 特征工程是模型训练的必要过程，可以实现数据集的特征组合、筛选和转换，最大限度的从数据集中提取关键特征，供模型训练使用。

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batch：则仅针对当前批数据中出现的参数计算 说明： batch模式计算速度快于full模式。 隐向量长度 分解后的表示特征的向量的长度。默认10。 神经网络结构 神经网络的层数与每一层的神经元节点个数。默认400,400,400。 激活函数 神经网络中的激活函数，将一个（或一组）神经元的值映射为一个输出值。

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单击“模型选择”代码框左侧的图标，运行代码。 运行结果如下所示： 特征推荐：学件推荐的特征，除了一些通用的特征（最值、均值等），还有一部分是专门为类似KPI做的异常检测效果比较好的特征。通常采用滑窗的方式做异常检测。目前所有窗口的长度，是根据数据的周期性、样本数、周期的个数等数据特点推荐的。窗口的长度均可以修改，

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在搜索栏中输入需要查询的模型数据关键字，单击“搜索”跳转模型列表界面，单击模型名称，进入模型详情页面。 单击“编辑”，修改模型的基础信息或特征信息。 单击左上方模型名称下方的“编辑”按钮，可对模型的基本信息及特征信息进行修改，单击“确定”，修改成功。 在左下方选择需要编辑的特征属性页签，单击“

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