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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该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 新的全局特征配置文件（new_global_features_info）包含的特征是在原作业ID（job_id）对应的全局特征配置文件的特征基础上新增的一些特征或者删除一些特征；两份文件重复的特征名对应的特征类型必须保持一致。 响应消息

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数据业务吞吐量。提供1个训练集，29维特征。 Massive MIMO广播波束优化：基于对话务分布、无线干扰、小区负载等因素的分析，快速对Massive 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

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在架构设计的左侧菜单栏，单击节点（实体/特征）下的按钮，单击“确认”，删除成功。 说明： 在删除节点时，与删除的节点相关的联接也会被一并删除。 展示特征 在架构设计的画布界面中，单击“展示特征”，即可看到隐藏的特征，默认为不展示特征。 隐藏特征 在架构设计的画布界面中，单击“隐藏特征”，即可隐藏架构中的特征，默认为不展示特征。

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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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。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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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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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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data一共有6列特征，分别为time、col_1、col_2、col_3、col_4、col_5。其中“time”为时间列，后面五列为KPI特征列。 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：

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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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“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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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。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。

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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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版本发布完成后，进入数据集概览页。选择“数据特征”页签，单击“特征分析”，在弹窗中选择刚才发布的数据集版本，并单击“确定”，启动特征分析任务。 图3 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4 特征分析任务进度 查看特征分析结果

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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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视觉定位（VPS）是根据图像确定设备位置的一项技术。 通过拍摄一系列具有已知位置的图像并分析它们的关键视觉特征（例如建筑物或桥梁的轮廓）来创建AR地图，基于AR地图创建视觉特征的大规模、可快速搜索的索引。在设备定位时，将设备图像中的特征与索引中的特征进行比较，以获得目标设备的位姿。 AR导航 AR导航是新型的地图导航

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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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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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Python和Spark开发平台 创建特征工程 数据采样 列筛选 数据准备 特征操作 Notebook开发 全量数据应用 发布服务 父主题： 特征工程

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