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

Wenn der Wert auf Yes festgelegt ist, wird davon ausgegangen, dass das Interact-Lernmodul aktiviert ist. Wenn Sie enableLearning auf yes festlegen, müssen Sie Interact > offerserving > optimizationType zu BuiltInLearning oder ExternalLearning konfigurieren.

Wenn der Wert auf No festgelegt ist, wird davon ausgegangen, dass das Interact-Lernmodul inaktiviert ist. Wenn Sie enableLearning auf no festlegen, müssen Sie Interact > offerserving > optimizationType zu NoLearning konfigurieren.

Die maximale Anzahl Lernattribute, die das Interact-Lerndienstprogramm überwachen soll.

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

Die maximale Anzahl Werte, die das Interact-Lernmodul für die einzelnen Lernattribute verfolgen soll.

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

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 Interact-Laufzeit auf BuiltInLearning festgelegt ist.

Wenn der Wert von maxAttributeValues auf 3 festgelegt ist und otherAttributeValue auf "Other" festgelegt ist, verfolgt das Lernmodul die ersten drei Werte. Alle anderen Werte werden der anderen Kategorie 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 zusammengefasst.

Der Prozentsatz der Zeit, während der das Lernmodul ein Zufallsangebot anzeigt. Wenn beispielsweise der Wert von percentRandomSelection auf 5 festgelegt wird, bedeutet dies, dass das Lernmodul während 5 % der Zeit (5 aus jeweils 100 Empfehlungen) unabhängig von der Bewertung ein Zufallsangebot anzeigt. Wenn "Learning" aktiviert ist, wird durch die Aktivierung von percentRandomSelection die Konfigurationseigenschaft offerTieBreakMethod überschrieben.

Alle ganze Zahlen von 0 (bei 0 ist die Funktion percentRandomSelection inaktiviert) bis 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 vonrecencyWeightingPeriod stammen.

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

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 stammen.

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

Wenn Sie Yes festlegen, bestimmt das 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.