模型训练服务简介 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产，包括项目模板、算法、特征分析及处理SDK，帮助开发者提速AI应用开发，保障模型应用效果。 电信经验嵌入降低模型开发门槛

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。 页面左侧信息栏选择“静态特征”，选择“自然环境”、“基础特征”和“公共服务”进行静态特征的选择。选择“动态特征”，选择“交通特征”和“气象变化”进行动态特征的选择。单击监测指标、站点分布进行选择。单击高危点位开关【开/关】按钮进行选择。 页面底部单击时间轴的【天】和【时】的按

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什么是模型训练服务 模型训练服务为开发者提供电信领域一站式模型开发服务，涵盖数据预处理、特征提取、模型训练、模型验证、推理执行和重训练全流程。服务提供开发环境和模拟验证环境及ICT网络领域AI资产，包括项目模板、算法、特征分析及处理SDK，帮助开发者提速AI应用开发，保障模型应用效果。 父主题：

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本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍模型训练服务使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉模型训练服务。 操作流程 前提条件 订购模型训练服务 访问模型训练服务 创建项目 数据集 特征工程 模型训练 模型管理 模型验证 云端推理 父主题： 快速入门

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MIMO广播波束寻找最优Pattern组合，提升小区吞吐量。提供1个训练集，12维特征。 基站智能关断节能：基于准确的基站流量预测实施基站载频关断，降低基站能耗。提供2个训练集（性能，工参）， 41维特征。 固定接入训练数据集 提供用于固定接入场景AI模型训练的数据，包括PON固定接入网络设备的拓扑、性能、告警、业务体验等数据。

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Signature Link：特征联接，指在实体和特征之间建立联接。 ABM元模型引擎中构建的一个MOF M1层元模型，命名为FabricSample元模型，用于阐述上面的六要素的概念。此M1层元模型包括： 两个实体：Actor、 BusinessDataObject。 一个特征：Digital

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同压力模型下服务的性能瓶颈，避免宕机。 一网通办系统场景压测模板提供以下几种实际场景模拟。 场景一：日常早高峰访问 大型城市（1000w+人口）例行高峰访问。 场景分析：整体流量随着时间推移，逐步递增。 参考模型及方案：采用并发模式的多阶段施压性能测试模型，按照规格分阶段持续加压，验证系统性能是否达标。

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度神经网络对于特征表达的学习，同时学习高阶和低阶特征组合，从而达到准确地特征组合学习，进行精准推荐。DEEPFM算法参数请参见深度网络因子分解机。 核函数特征交互神经网络是深度网络因子分解机的改进版本，深度网络因子分解机通过向量点乘来计算特征之间的关系，而核函数特征交互神经网络使

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编辑路由 若您想修改路由信息，包括流量特征和目标服务，可进行编辑路由操作。 登录微服务引擎控制台。 在左侧导航栏选择“应用网关 ”。 单击待操作的实例名称。 在左侧导航栏选择“路由管理 > 路由配置”。 单击待编辑路由“操作”列的“编辑”，也可单击待编辑的路由，进入路由详情页面，单击右上角的“编辑”。

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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 已按照创建离线数据源操作指导完成数据源的创建。 已完成数据结构识别和人工复核确认。

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数据探索 数据探索介绍 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，由于增量数据会实时入库，因此可以通过定时执行数据探索任务来覆盖增量数据。

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。也可单击“增加属性权重”。 公共配置 “全局特征信息文件” 为json格式文件。指定在去重过滤即属性过滤中物品属性和用户属性的特征信息文件，如物品属性需要“feature_name”、“feature_type”、“feature_value_type”字段来表示特征名，特征类型以及特征值类型。需预先存储在OBS中。

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参数名称 说明 名称 SQL注入检测的名称。 SQL命令特征 SQL注入检测的命令特征。 风险等级 SQL注入检测的风险等级，包括： 高 中 低 无风险 状态 SQL注入检测的状态，包括： 已启用 已禁用 操作 SQL注入规则的操作，包括： 设置优先级 禁用 编辑 删除 父主题： 其他操作

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记录, 算法只保留权重最大的记录。 用户分群 数据源类型包括用户特征和物品特征，根据数据源筛选数据, 选出需要的属性。只能选择进行用户分组还是物品分组，分组内可配置多个特征。 “用户特征”：在用户特征下拉框中选择需要的特征参数进行召回计算。例" user_meta_list ":

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根据数据集的entitiesId获取数据集的特征信息 功能介绍 管理侧根据数据集entitiesId获取数据集的特征信息。 URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/originDataModels/{entitiesId}/entitysattr

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个性化配置 匹配特征对 匹配用户和物品特征，以便于筛选出该用户相关联的物品进行推荐。 用户特征名：从下拉框中选择目标用户特征用于和物品特征进行匹配。 物品特征名：从下拉框中选择目标物品特征用于匹配用户特征，更好的做出推荐。 权重：取值为0.01-1。权重越高，该匹配特征所被优先推荐的概率越高。

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“FiBiNET”算法新增限制： 特征方必须要有两个及以上离散特征，连续特征可有可无。 标签方可以不提供任何特征，如果标签方提供特征也要遵循1规则。 其他算法无限制 选择完成后单击“下一步”。 在所选数据集中只能有一个字段是标签。 训练时需勾选使用的特征选项，勾选后可以跳过特征分箱，直接进行训练。

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旧照片清晰度修复和动漫渲染 本最佳实践是使用MSSI服务预置连接器组装编排自动化流功能，基于MSSI服务连接器能力，让开发者完成流编排。 大屏展示全国人口变化规律 本最佳实践是使用MSSI服务的业务可视化功能，基于其提供的卡片机制，完成屏幕构建。

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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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府管理研判和决策机制。 数据工程总体框架主要包括数据来源、汇聚治理、融合服务、数据资产目录、数据使用、管理体系等六个方面。 图3 数据工程总体框架 ①数据来源：包括政务部门数据和外部数据，政务部门数据分为存量数据和增量数据，外部数据包括互联网数据、物联网数据和社会数据。 ②汇聚治

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入侵防御 支持基于漏洞与行为分析的攻击检测技术，支持上下文语义还原的防躲避技术，最大支持12000+特征库，支持自动更新。1U款型支持12000特征库，桌面型款型支持5000特征库，支持僵尸网络检测及应用 服务器 防护 。 响应 手动封禁 手动封禁 可以通过检测到的外部攻击源事件，进行手动封禁攻击源的操作。

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