Campaign | partionen | partition[n] | Interact | lernen

Ein Prozentsatz, der angibt, wie stark das Lerndienstprogramm den gesammelten Daten vertrauen soll, bevor es von der Untersuchung zur Nutzung wechselt. Mit dem Wert 0 wird die Untersuchung effektiv beendet.

Diese Eigenschaft ist nur anwendbar, wenn die Eigenschaft Interact > offerserving > optimizationType für die Unica Interact-Laufzeit auf BuiltInLearning festgelegt ist.

95

Eine Ganzzahl aus dem Bereich von 0 bis 95, teilbar durch 5 oder 99.

Wenn No festgelegt wird, prüft Unica Interact das Lernmodul bei der Bereitstellung nicht. Wenn yes festgelegt wird, prüft Unica Interact das Lernmodul bei der Bereitstellung.

Nein

Yes | No

Die maximale Anzahl von Lernattributen, die das Unica Interact-Lerndienstprogramm überwachen soll.

Diese Eigenschaft ist nur anwendbar, wenn die Eigenschaft Interact > offerserving > optimizationType für die Unica Interact-Laufzeit auf BuiltInLearning festgelegt ist.

10

Beliebige Ganzzahl.

Die maximale Anzahl von Werten, die das Unica Interact-Lernmodul für die einzelnen Lernattribute verfolgen soll.

Diese Eigenschaft ist nur anwendbar, wenn die Eigenschaft Interact > offerserving > optimizationType für die Unica Interact-Laufzeit auf BuiltInLearning festgelegt ist.

5

Der Standardname für den Attributtyp, der zur Darstellung aller Attributtype dient, die den Wert von maxAttributeValues überschreiten.

Diese Eigenschaft ist nur anwendbar, wenn die Eigenschaft Interact > offerserving > optimizationType für die Unica Interact-Laufzeit auf BuiltInLearning festgelegt ist.

Andere

Eine Zeichenfolge oder Zahl.

Steht maxAttributeValues auf 3 und otherAttributeValue auf "Other", verfolgt das Lernmodul die ersten drei Werte. Alle anderen Werte werden der Kategorie "Other" zugewiesen. Wenn Sie beispielsweise das Benutzerattribut Haarfarbe verfolgen möchten und die ersten fünf Benutzer die Haarfarbe schwarz, braun, blond, rot und grau haben, so verfolgt das Lerndienstprogramm die Haarfarben schwarz, braun und blond. Die Farben rot und grau werden unter otherAttributeValue (Other) eingruppiert.

Der Prozentsatz der Zeit, während der das Lernmodul ein Zufallsangebot anzeigt. Wenn beispielsweise für "percentRandomSelection" der Wert "5" festgelegt wird, dann bedeutet dies, dass das Lernmodul während 5 % der Zeit (5 aus jeweils 100 Empfehlungen) unabhängig von der Bewertung ein Zufallsangebot anzeigt. Durch die Aktivierung von percentRandomSelection wird die Konfigurationseigenschaft offerTieBreakMethod außer Kraft gesetzt. Wenn percentRandomSelection aktiviert ist, wird diese Eigenschaft festgelegt, unabhängig davon, ob Lernen aktiviert oder inaktiviert ist oder ob integriertes oder externes Lernen verwendet wird.

5

Eine beliebige Ganzzahl zwischen 0 (inaktiviert die Funktion percentRandomSelection) und 100.

Die Dezimaldarstellung eines Prozentsatzes der Datenmenge, die durch den Wert von recencyWeightingPeriod definiert wird. Beispielsweise bedeutet der Standardwert 0,15, dass 15% der vom Lerndienstprogramm verwendeten Daten aus dem Wert von recencyWeightingPeriod stammen.

Diese Eigenschaft ist nur anwendbar, wenn die Eigenschaft Interact > offerserving > optimizationType für die Unica Interact-Laufzeit auf BuiltInLearning festgelegt ist.

0,15

Ein Dezimalwert kleiner als 1.

Die Größe von Daten in Stunden, denen der Prozentsatz des Gewichts recencyWeightingFactor vom Lernmodul gewährt wurde. Beispielsweise bedeutet der Standardwert 120, dass der Wert von recencyWeightingFactor der vom Lernmodul verwendeten Daten aus den letzten 120 Stunden stammt.

Diese Eigenschaft ist nur anwendbar, wenn optimizationType auf builtInLearning festgelegt ist.

120

Die minimale Anzahl der Anzeigewiederholungen eines Angebots, bevor seine Daten in Berechnungen verwendet werden und das Lernmodul in den Untersuchungsmodus wechselt.

0

Eine Ganzzahl größer oder gleich 0.

Wenn Sie Yes festlegen, bestimmt das Unica Interact-Lerndienstprogramm algorithmisch, wenn ein Lernattribut (Standard oder dynamisch) nicht prognostiziert werden kann. Wenn ein Lernattribut nicht prognostiziert werden kann, wird dieses Attribut bei der Ermittlung des Gewichts für ein Angebot vom Lernmodul nicht berücksichtigt. Dieser Vorgang setzt sich fort, bis das Lernmodul Daten aggregiert.

Wenn dieser Wert auf No festgelegt ist, verwendet das Lernmodul immer alle Lernattribute. Dadurch, dass nicht prognostizierbare Attribute nicht gelöscht werden, arbeitet das Lernmodul möglicherweise nicht so präzise wie eigentlich möglich.

Ja

Yes | No