口，对应模型管理章节截图更新。 Jupyterlab算子菜单位置及算子分组变更，对应特征工程章节菜单入口描述变更。 Jupyterlab特征工程选择数据增加时序数据选择，并支持多数据选择，对应特征工程章节操作截图全量更新。 2020-03-30 模型训练服务界面优化，模型训练服务操作界面截图全量更新。

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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样例数据导入模型训练服务 在项目概览界面，单击菜单栏中的“特征工程”，进入“特征工程”界面。 单击界面右上角的“特征处理”，弹出“特征处理”对话框。 请根据实际情况，配置如下参数： 工程名称：特征工程名称。 开发模式：请选择“Jupyterlab交互式开发”。 规格：选择Jupyterlab环境部署的容器规格大小。

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参考下图填写参数信息。（1）指定连接器为localConnector，选择数据文件的路径，填写数据名称；（2）字段配置中特征字段（x_{特征序号}）均配置为字段类型：FLOAT，字段类别：特征，特征类型：连续；标签字段（label）配置为字段类型：INTEGER，字段类别：标签。 图3 配置数据集参数

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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。 数据连接 数据连接可以将特征维度不完全相同，且必须至少一个特征是相同的数据集，通过数据连接，合并成一个具备更多特征列的数据集。 数据连接

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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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5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图

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用户自匹配 物品自匹配 用户匹配物品 匹配特征对 用户和物品相关联特征。请根据实际情况配置参数，如果属性匹配特征对相似度较高内存不够时需提升配置。您可以单击进入“添加匹配特征对”页面进行配置。设置特征对的别名、根据全局特征信息文件匹配用户特征名和物品特征名，设置权重。 - 推荐个数 推荐给用户的物品最大个数。

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数据质量是用户在进行离线计算之前使用原始初始格式数据或者通用格式数据检测输入数据是否合法。 数据质量 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 特征工程 召回策略 召回策略用于生成推荐的候选集，在原始数据中通过算法和规则匹配用户的候选集。

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各标签体系下，兴趣标签的最大长度。 20 全局特征信息文件 用户在使用近线策略之前，需要提供全局特征信息文件，该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。当上传的数据中的特征有变化时，需要同步更新该文件。全局特征信息文件示例请参考全局特征信息文件。 - 异常数据输出路径 单击

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由于注入水印的原理是将水印原子信息嵌入到不同特征的数据中去，因此源数据特征越多，越能嵌入完整的水印信息、提高提取成功率，并且即使缺失部分数据也不影响水印提取。所以对需要注入水印的数据有如下要求： 待注入水印的源数据需要大于等于1000行。 小于1000行的源数据有可能因为特征不够导致提取水印失败。

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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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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“编辑”按钮对特征属性进行修改，单击“确定”，修改成功。 父主题： 模型管理

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自定义 自定义操作 提供特征处理代码编辑能力，满足用户自定义特征处理需求。 操作步骤如下所示。 单击界面右上角的图标，选择“数据处理 > 自定义 > 自定义操作”，界面新增“自定义操作”内容。 在“Your code here”注释行下方，输入自定义的特征操作代码。 如需重命名操

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的一种算法，常用于减少数据集的维数，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

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本，并单击“确定”，启动特征分析任务。 图2 启动特征分析 查看任务进度 任务执行过程中，可以单击“任务历史”，查看任务进度。当任务状态变为“成功”时，表示任务执行完成。 图3 特征分析任务进度 查看特征分析结果 特征分析任务执行完成后，可以在“数据特征”页签下，选择数据集版本、

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如图1中红色框所示，预置算子列表目前分为数据特征、输入输出、模型工程三大类。带标志的是算子类别，比如数据特征类，该类包含数据特征的子类数据分析、特征工程、数据处理及其算子。详细的预置算子说明请参考预置算子说明章节。 单击算子类对象前图标，即可展开显示子类和算子。 双击数据特征类，展开其子类数据分析、特征工程、数据

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用户在Notebook开发环境中编写算法，自定义修改特征列。操作步骤如下。 单击“Notebook开发”。 弹出“Notebook开发”对话框，如图1所示，进行操作名称及操作描述填写。 图1 Notebook开发界面 单击“确定”。 进入“特征工程算法编辑”界面。Notebook算法开发

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、历史行为过滤等特性。支持用户在线上推理过程中完成对相关物品的过滤。 过滤规则 特征工程 特征工程常用于抽取用户、物品的特征和特定算法的特征生成，一般作为某些算法的前置输入条件。 排序策略-离线特征工程 排序策略 排序策略根据不同的算法模型对召回策略或者近线策略生成的候选集进行重排序，得到推荐候选集列表。

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FM算法 概述 FM主要是解决稀疏数据下的特征组合问题，并且其预测的复杂度是线性的，对于连续和离散特征有较好的通用性。 公式为： 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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5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图

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