모니터링하도록 구성할 수 있는 속성의 개수에는 제한이 없지만, IBM의 다음 가이드라인에 따라 정적 및 동적 학습 속성 중에서 10개 이내의 학습 속성을 구성하는 것이 좋습니다.
모니터링하는 속성의 수 및 속성당 모니터링할 값의 수를 정의하여 성능을 관리할 수 있습니다. maxAttributeNames 속성은 추적할 방문자 속성의 한도를 정의합니다. maxAttributeValues 속성은 속성당 추적할 값의 한도를 정의합니다. 그 외의 모든 값은 otherAttributeValue 속성의 값으로 정의된 범주에 지정됩니다. 그러나 학습 엔진은 발생된 첫 번째 값만 추적합니다. 예를 들어 방문자의 눈동자 색상 속성을 추적한다고 가정합니다. 눈동자 색상이 파란색, 갈색 및 녹색인 경우만 추적하려고 하므로 maxAttributeValues에 3을 지정합니다. 하지만 처음 세 방문자의 눈동자 색상이 파란색, 갈색 및 엷은 갈색입니다. 이 경우 눈동자 색상이 녹색인 모든 방문자에게 otherAttributeValue가 지정됩니다.
동적 학습 속성을 사용하고 방문자가 하나의 속성에 대하여 두 가지 유효한 값을 갖는 경우, 학습 모듈은 발견되는 첫 번째 값을 선택합니다.
enablePruning 속성을 yes로 설정하면 학습 모듈은 예측할 수 없는 속성을 파악하고 가중치를 적용할 때 이러한 속성을 고려하지 않습니다. 예를 들어 머리 색상을 나타내는 속성을 추적하는 경우 학습 모듈은 방문자의 머리 색상과 오퍼 수락 패턴 사이에 상관 관계가 없다고 확인한 후에는 더 이상 머리 색상 속성을 고려하지 않습니다. 속성은 학습 집계 프로세스가 실행될 때마다 재평가됩니다(aggregateStatsIntervalInMinutes 속성에 의해 정의됨). 동적 학습 속성도 제외됩니다.
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