行为表。 全局特征信息文件 用户在使用特征工程之前，需要提供一份全局的特征信息文件，后续的特征工程、在线模块都会用到该文件。 文件数据信息请参见全局特征信息文件。 当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 保留已有宽表

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RESTATE signature_type 否 String 特征类型。 signature_name 否 String 特征名称。 signature_attributes 否 Array of 表4 objects 特征属性。 表4 MetadataAttributeRequest

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离散特征分析 概述 离散值特征分析通过每个离散特征的gini，entropy，gini gain，information gain，information gain ratio等和每个离散值对应的gini，entropy指标，方便对离散特征进行理解。 输入 参数 子参数 参数说明

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特征异常检测 概述 特征异常检测的方法包括箱型图（Box-plot）和AVF（Attribute Value Frequency） 箱型图用于检测连续值类特征的数据，根据四分位数检测异常特征。 AVF用于检测枚举值类特征的数据，根据枚举特征的取值频率及阈值检测异常特征。 箱型图异常检测

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，后续方便区分和管理。 智能学习天数 HSS学习 服务器 应用进程的天数。学习天数越多，学习结果越准确。 学习结果确认方式 当HSS学习完策略关联的服务器后，对于特征不明显可疑进程的确认方式。 自动确认可疑进程：HSS根据应用进程特征库，自动确认并标记特征不明显的可疑应用进程。 手动确认可疑进程：您在“应用进程控制

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筛选组件类型 操作场景 在图层中，支持按组件名称、组件标题和组件类型进行筛选，帮助您更加高效的选择所需要的组件。 操作步骤 参考创建页面中操作，创建所需的页面。 选择“图层”，进入图层页面。 在图层中，单击，筛选组件。 图1 筛选组件 父主题： 图层管理

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检测结果 添加筛选条件。 在筛选框添加过滤条件，添加一项或多项过滤条件，并配置相应条件属性。 在时间筛选框中，选择时间范围。 单击筛选框后“保存”，弹出筛选条件保存窗口。 图2 保存筛选条件 配置筛选条件信息。 设置“场景名称”，自定义筛选条件名称。 （可选）勾选“设为默认筛选条件”。

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药物虚拟筛选 计算机辅助药物虚拟筛选是新药早期研发的重要环节，可根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构，计算蛋白与药物之间的结合能量，并且依托云端大算力实现超大规模筛选和成药性分析，从成千上百万的小分子库中快速筛选出与蛋白结合最紧密的候选药物，从而为药物研究和临床试验提供方向。药物虚

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删除筛选条件 操作场景 如果筛选条件不需要继续使用，您可以参考以下指导删除筛选条件。 约束与限制 当筛选条件已关联镜像会话时，不支持删除，请解除关联后重试。 一个镜像会话必须关联一个筛选条件，您需要将镜像会话的筛选条件更换成其他筛选条件，具体请参见更换镜像会话的筛选条件。 如果您

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全局特征信息文件 在特征工程、在线模块，近线模块时都会用到该全局的特征信息文件。当上传的数据中的特征有变化时，用户需要同步更新该文件。该文件为JSON格式，包含特征名、特征大类、特征值类型。 表1 全局特征信息文件字段描述 字段名 类型 描述 是否必选 user_features

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是否为k:v的稀疏特征, 如果指定该列，soften_cols参数只支持选择稀疏特征列kv_col中的列名。 False kv_col 否 如果为稀疏特征，指定稀疏特征列名。 "kv" item_spliter 否 稀疏特征的分隔符。 "," kv_spliter 否 稀疏特征key和value的分隔符。

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为后续特征选择、模型训练的数据集。 公测 创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。

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行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。 基于多方安全计算功能准备好合适的数据，本文主要介绍双方对已有的数据进行样本对齐、特征筛选和联邦建模，并对产生的模型进行评估。 父主题： 使用 TICS 可信联邦学习进行联邦建模

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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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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习，学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置： 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置，不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算，时长最大计为：每页浏览时长*文档页数；文档学习按浏览页数计算，不计入学习时长。 更多设置：添加协同人

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将整个数据集切分成多个子数据集，依次训练，每个epoch训练一个子数据集。 DeepFM DeepFM，结合了FM和深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。 表2 深度网络因子分解机参数说明 参数名称 说明 名称 自定义策略名称，由中文、英文、数字、下

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机安全风险，实时发现黑客入侵行为，以及满足等保合规要求。 Web应用防火墙 WAF：对网站业务流量进行多维度检测和防护，结合深度机器学习智能识别恶意请求特征和防御未知威胁，全面避免网站被黑客恶意攻击和入侵。

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创建特征工程 用户可以在“数据集详情”页面基于数据集实例新建特征工程，对数据集执行特征操作；也可以在“特征工程管理”页面新建特征工程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击“特征工程管理”页面的。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程

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程。我们以在“特征工程管理”页面创建特征工程为例，操作步骤如下。 单击特征工程首页右上角的图标。 弹出“特征处理”对话框。如图1所示。 图1 创建特征工程 配置“特征处理”对话框参数，具体参见表1。 表1 特征工程参数配置说明 参数名称 参数说明 工程名称 特征工程的名称。 只能以字母（A~Z

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