分解研发需求 研发需求按层级划分为IR、US，分别为第一、二。IR可以分解为US，US是最小单位的研发需求，不能继续分解。 前提条件 已创建项目。 已创建研发需求。 操作步骤 在研发需求列表中，单击需要分解需求所在行的图标，弹出“分解子需求”窗口。 填写子需求的信息。 单击图标，可以展开及配置更多信息。

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颜色矩阵 图1 颜色矩阵 颜色值矩阵：下表中，各颜色值同上述示意图一一对应。 表1 颜色矩阵 颜色值 FF000000 FF595959 FFA5A5A5 FFFFFFFF FF8E2323 FFB20000 FFDB7070 FFFF4C4C FF8E5923 FFB25900

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混淆矩阵 概述 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值，矩阵的列表示预测值。 True Positive（TP）：真正类。样本的真实类别是正类，并且模型识别的结果也是正类；

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矩阵量表 矩阵量表用于形象地评估对事物的喜好程度。 在表单开发页面，从“数据组件”中，拖拽“矩阵量表”组件至表单设计区域，如图1。 图1 矩阵量表 如图2所示，使用矩阵量表对车辆进行评分。 图2 矩阵量表配置示例 显示名称：该组件在页面呈现给用户的名称，可以设置为中文，也可以设置为英文。

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奇异值分解 概述 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）一般用于数据挖掘、建模等领域的特征工程过程，是线性代数中一种重要的矩阵分解方法，奇异值分解算子可将1个矩阵分解为3个矩阵。 比如对于m×n 的矩阵A，可根据以下SVD计算公式得到左奇异向量组成的m×k

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最小二乘法 概述 ALS（交替最小二乘）是一种求解矩阵分解问题的最优化方法。 “交替最小二乘”节点用于推荐，它通过矩阵分解手段快速实现用户对物品评分的预测。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象

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分解原始需求 原始需求按层级划分为RR > US > Task。 仅规划和实现状态的原始需求支持分解。 前提条件 已创建项目。 已创建原始需求。 操作步骤 在原始需求列表中，单击需要分解需求所在行的图标，弹出“分解子工作项”窗口。 填写子工作项的信息。 单击图标，可以展开及配置更多信息。

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填写子需求的信息。 单击图标，可以展开及配置更多信息。 单击“确定”，分解成功。 US和IR的分解方法相同，US支持复制新建，不支持再分解。当IR的“归属项目”非本项目时，US的分解须在IR的“归属项目”中进行。 分解成功的IR和US还可在“研发需求”中查看、编辑，且IR的状态会自动卷积US的状态。

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分解原始需求 原始需求按层级划分为RR、IR、SR、AR，分别为第一、二、三、四级。RR可以分解为IR，IR可以分解为SR，SR可以分解为AR。AR是最小单位的研发需求，不能继续分解。 仅规划和实现状态的原始需求支持分解。 前提条件 已创建项目。 已创建原始需求。 操作步骤 在原

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分解研发需求 研发需求按层级划分为IR、SR、AR，分别为第一、二、三级。IR可以分解为SR，SR可以分解为AR。AR是最小单位的研发需求，不能继续分解。 前提条件 已创建项目。 已创建研发需求。 操作步骤 在研发需求列表中，单击需要分解需求所在行的图标，弹出“分解子需求”窗口。

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见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机的改进版本，因子分解机每个特征对其他域的隐向量都一致，而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量，能够达到更高的精度，但也更容易出现过拟合。FFM算法参数请参见域感知因子分解机。 深度网络因子分解机，结合了因子分解机和深度

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协方差矩阵 概述 协方差，在概率论与统计学中用于衡量随机变量的联合变化程度。正态形式的协方差大小可以显示变量之间线性关系的强弱，如：皮尔逊相关系数。但是协方差的数值大小也取决于变量的大小。协方差矩阵是多个变量之间的协方差所构成的矩阵表示形式。方差是协方差的一种特殊形式。 输入 参数

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分解工作项 所有工作项按层级划分为Epic > FE > US > Task。Epic可以分解为FE，FE可以分解为US，US可以分解为Task，Task不能继续分解。 前提条件 已创建项目。 已创建Epic、FE或US工作项。 操作步骤 在“工作项 > 全部”列表中，单击需要分

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DLI SDK功能矩阵 SDK开发指南指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用DLI SDK提供的接口函数进行二次开发。 Java、Python SDK功能矩阵请参见表1 表1 SDK功能矩阵 语言 功能 内容 Java OBS授权 介绍将OBS桶的操作权限授权给DLI的Java

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SDK功能矩阵 Java、Python、C、.NET、Node.js、Android SDK对OBS各接口的支持情况请参见表1。 iOS、PHP、Go、BrowserJS SDK对OBS各接口的支持情况请参见表2。 表1 OBS SDK功能矩阵1 接口类型 接口名 函数名/特性归属函数名

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修改主机集群权限矩阵 功能介绍 根据主机集群id修改主机集群权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v2/host-groups/{group_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String

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查询主机集群权限矩阵 功能介绍 根据主机集群id查询主机集群权限矩阵。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v2/host-groups/{group_id}/permissions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 group_id 是 String

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排序策略用于训练排序模型，该模型将被用于对召回策略召回的候选集进行排序，以将推荐物品顺序调整到最优。排序模型可对LR、FM、FFM、DeepFM和PIN等模型进行训练，具体包括如下内容： 逻辑斯蒂回归-LR 因子分解机-FM 域感知因子分解机-FFM 深度网络因子分解机-DeepFM

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选择“时序分析”页签。 在左侧目录树上单击“时序分解”。 设置“时间列”、“特征列”、“模型”等参数，具体参数说明如表4所示。 表4 参数说明 参数 参数说明 时间列 待分解时序数据的时间列。 特征列 待分解时序数据特征列。 模型 时序数据分解使用的分解模型，支持： 加法模型 如果季节变动的幅度以及趋

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它描述系统的业务上下文、系统的逻辑分解，以及分解出的逻辑元素间的关系。 模型类别 描述 逻辑模型（必选） 逻辑模型描述系统的逻辑功能模块分解，将系统分解为相应的逻辑功能元素，并描述各逻辑功能元素之间的关系。 数据模型（强数据场景必选） 数据模型定义系统的关键数据设计，包括关键数据结构设计、数据流，以及数据所有权等。

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基于对企业业务流程及业务过程调研，对需要构建的事实模型进行汇总。其中，业务流程包含多个业务过程。 图5 业务流程及过程管理1 图6 业务流程及过程管理2 总线矩阵 完成业务实体、业务流程、业务过程的构建后，平台会形成由待填充的事实逻辑模型和维度逻辑模型构成的总线矩阵。模型设计人员可以方便的按照矩阵的指引，完成维度表、事实表等逻辑模型设计。

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