Cette propriété s'applique uniquement si la propriété Interact > offerserving > optimizationType associée à l'environnement d'exécution d'Interact possède la valeur BuiltInLearning.

Si cette propriété a la valeur Oui, Interact part du principe que le module d'apprentissage est activé. Si vous affectez à enableLearning la valeur oui, vous devez configurer Interact > offerserving > optimizationType de sorte qu'il ait la valeur BuiltInLearning ou ExternalLearning.

Si cette propriété a la valeur Non, Interact part du principe que le module d'apprentissage est désactivé. Si vous affectez la valeur non à la propriété enableLearning, vous devez configurer Interact > offerserving > optimizationType sur NoLearning.

Nombre maximal d'attributs d'apprentissage que l'utilitaire d'apprentissage d'Interact doit surveiller.

Cette propriété s'applique uniquement si la propriété Interact > offerserving > optimizationType associée à l'environnement d'exécution d'Interact possède la valeur BuiltInLearning.

Nombre maximal de valeurs distinctes que le module d'apprentissage d'Interact suit pour chaque attribut d'apprentissage.

Cette propriété s'applique uniquement si la propriété Interact > offerserving > optimizationType associée à l'environnement d'exécution d'Interact possède la valeur BuiltInLearning.

Cette propriété s'applique uniquement si la propriété Interact > offerserving > optimizationType associée à l'environnement d'exécution d'Interact possède la valeur BuiltInLearning.

Si la propriété maxAttributeValues est définie sur 3 et que otherAttributeValue est définie sur une autre valeur, le module d'apprentissage suit les trois premières valeurs. Toutes les autres valeurs sont attribuées à l'autre catégorie. Par exemple, vous suivez l'attribut visiteur qui correspond à la couleur de cheveux du visiteur. Les cinq premiers visiteurs ont des cheveux noirs, marron, blonds, roux et gris. L'utilitaire d'apprentissage suit alors les visiteurs aux cheveux noirs, marron et blonds. Les cheveux roux et gris sont regroupés sous la valeur Autre de la propriété otherAttributeValue.

Pourcentage qui représente l'intervalle de temps après lequel le module d'apprentissage présente une offre aléatoire. Par exemple, si vous affectez la valeur 5 à la propriété percentRandomSelection, cela signifie que 5 % du temps (5 recommandations sur 100), le module d'apprentissage présente une offre aléatoire, quel que soit le score. Lorsque l'apprentissage est activé, l'activation de la fonction percentRandomSelection remplace la propriété de configuration offerTieBreakMethod.

Tout entier de 0 (qui désactive la fonction percentRandomSelection) à 100.

Représentation décimale d'un pourcentage de l'ensemble des données défini par la propriété recencyWeightingPeriod. Par exemple une valeur de 0,15 signifie que 15 % des données utilisées par l'utilitaire d'apprentissage sont issus de la propriété recencyWeightingPeriod.

Cette propriété s'applique uniquement si la propriété Interact > offerserving > optimizationType associée à l'environnement d'exécution d'Interact possède la valeur BuiltInLearning.

Taille, exprimée en heures, des données appliquées par le module d'apprentissage au pourcentage de pondération recencyWeightingFactor. Par exemple, la valeur par défaut, 120, signifie que la propriété recencyWeightingFactor des données utilisées par le module d'apprentissage est basée sur les 120 dernières heures.

Cette propriété s'applique uniquement si la propriété optimizationType est définie sur builtInLearning.

Si la valeur est définie sur Oui, le module d'apprentissage d'Interact détermine, via un algorithme, lorsqu'un attribut d'apprentissage (standard ou dynamique) n'est pas prévisible. Quand un attribut n'est pas prévisible, le module d'apprentissage ne le prend pas en compte lorsqu'il pondère une offre. Cela continue jusqu'à ce que le module d'apprentissage regroupe les données d'apprentissage.

Si Non est défini, le module d'apprentissage utilise en permanence tous les attributs d'apprentissage. En n'élaguant pas les attributs non prévisibles, le module d'apprentissage risque de ne pas être aussi précis qu'il pourrait l'être.