减少数据集的维数，同时保持数据集中对方差贡献最大的特征。该算法主要通过对原始数据矩阵进行奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD），以得出数据的主成分（即特征向量），应用场景主要为高维数据降维等。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe

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Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行，向量化执行有很多社

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向量函数和操作符 floatvector支持向量类型和数组类型之间的数据转换，同时支持特定格式的字符串转换成向量类型。 array<->floatvector：数据类型转换中向量数据类型可以和相对应的数组类型进行自由转换；floatvector向量的成员数据类型为浮点型。 string

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向量化执行引擎 GS_232010001 错误码： [SonicHashJoin]: The memory of the current statement is not controlled. 解决方案：请设置hashjoin_spill_strategy为0-2。 level：

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at_probes相同，只有向量索引为双层索引时生效，可以有效加速查询速度，推荐设置为ivf_nlist2的1/4~1/2之间。建议在使用中通过实验获得最优的参数配置。 enable_vectordb 参数说明：表示是否允许创建向量索引，是否允许对向量索引增加、修改和查询。 参数类型：布尔型

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线性支持向量机分类 概述 “支持向量机分类”节点构造一个线性支持向量机模型，支持二分类和多分类。该节点采用Trust Region Newton Method（TRON）算法优化L2-SVM模型，更适用于大规模数据的建模，模型训练效率更高。 算法实现方式的简介如下： 二分类 给定

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查询应用实例级/项目级权限矩阵 功能介绍 查询应用实例级/项目级权限矩阵，传递app_id时，查询应用实例级权限矩阵；未传app_id，传递project_id时，查询应用项目级权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/applications/permissions

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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用不同的核（kernel）来对特征交互进行建模，以此来计算两个域中特征的相互关系，其中核的种类包括向量内积外积、矩阵乘法、神经网络等。利用核函数建模特征交互，实现了参数共

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欧拉角参数。 pitch 是 Double 欧拉角参数。 qx 是 Double 旋转向量qx。 qy 是 Double 旋转向量qy。 qz 是 Double 旋转向量qz。 qw 是 Double 旋转向量qw。 表7 gps 参数 是否必选 参数类型 描述 longitude 是 Double

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Hive是否支持向量化查询 问题 当设置向量化参数hive.vectorized.execution.enabled=true时，为什么执行hive on Tez/Mapreduce/Spark时会偶现一些空指针或类型转化异常？ 回答 当前Hive不支持向量化执行，向量化执行有很多社

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向量检索的性能调优 写入性能优化 关闭副本，待数据导入完成后再开启副本，减少副本构建的开销。 调整“refresh_interval”为120s或者更大，避免频繁刷新索引生成大量小的segments，同时减少merge带来的向量索引构建开销。 适当调大“native.vector

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向量计算接口与函数 向量距离计算接口 向量操作函数接口 向量函数和操作符 父主题： 函数和操作符

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支持的架构和操作系统 跨云容灾支持的架构和操作系统如下列所示。 基础平台 支持的基础平台如表1所示。 表1 跨云容灾支持的基础平台 基础平台 版本 物理机 支持x86架构的物理机。 说明： 仅在使用英方容灾软件时支持物理机。 VMware vSphere 推荐6.0版本。 操作系统

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云上容灾支持信息下列所示。操作系统云上容灾对 弹性云服务器 所使用的操作系统如表1所示。云上容灾支持的弹性 云服务器 操作系统操作系统版本Windows Server2008R2、2012R2、2016Redhat Enterprise Linux推荐：6.8、7.2、7.3支持：6.X系列、7.X系列CentOS推荐6.8、7.2、7.3支持：

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调度的时间间隔。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 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。

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向量检索的客户端代码示例（Python） Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Python代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 客户端已经安装py

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UserCF算法生成的用户-物品列表候选集。 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐 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。

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调用预置向量化模型批量服务 功能介绍 将用户输入的文本转化成数字向量，多用于从向量化知识库中查询相似的文本。 URI POST /v1/model-market/public-service/{modelName}/embedding-batch 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型

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交替最小二乘的矩阵分解推荐”为例进行创建，如图2所示。 图2 召回策略 表2 基于交替最小二乘的矩阵分解推荐参数说明 参数 说明 名称 根据业务自定义命名。 描述 根据业务自定义。例如，这是一个测试策略。 隐向量维度 在ALS算法中使用，指定用户隐向量、物品隐向量的隐含因子的维度

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向量检索的客户端代码示例（Java） Elasticsearch提供了标准的REST接口，以及Java、Python等语言编写的客户端。 本节提供一份创建向量索引、导入向量数据和查询向量数据的Java代码示例，介绍如何使用客户端实现向量检索。 前提条件 根据集群实际版本添加如下Maven依赖，此处以7

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向量化执行和行列混合引擎 技术背景 在大宽表，数据量比较大、查询经常关注某些列的场景中，行存储引擎查询性能比较差。例如气象局的场景，单表有200~800个列，查询经常访问10个列，在类似这样的场景下，向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空间。 向量化执行 标准的

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