Attributs d’apprentissage

Le module d’apprentissage s'enrichit et évolue à l’aide des attributs visiteur et des données d’acceptation des offres. Vous pouvez sélectionner les attributs visiteur à surveiller. Ces attributs visiteur peuvent être toute donnée contenue dans un profil client, par exemple un attribut stocké dans une table des dimensions référencée dans un graphique de flux interactif, ou un paramètre d'événement collecté en temps réel.

Vous pouvez configurer le nombre d'attributs de votre choix à surveiller, mais IBM® vous conseille de ne pas configurer plus de dix attributs d'apprentissage entre les attributs d'apprentissage statique et dynamique, et de suivre ces instructions.

Sélectionnez des attributs indépendants.

Ne sélectionnez pas d'attributs similaires. Par exemple, si vous créez un attribut appelé ValeurÉlevée et si cet attribut est défini à partir d’un calcul basé sur le salaire, ne sélectionnez pas les deux attributs ValeurÉlevée et Salaire. Les as similaires ne sont pas utiles pour l'algorithme d'apprentissage.

Sélectionnez des attributs ayant des valeurs discrètes.

Si un attribut comporte des plages de valeur, vous devez sélectionner une valeur exacte. Par exemple, si vous souhaitez utiliser le salaire en tant qu’attribut, vous devez donner à chaque plage de salaire une valeur spécifique. La plage de 20 000 à 30 000 correspondrait ainsi à la valeur A, et la plage de 30 001 à 40 000 à la valeur B, etc.

Limitez le nombre d'attributs suivis afin de ne pas dégrader les performances.

Le nombre d'attributs que vous pouvez suivre dépend de vos exigences de performances et de votre installation Interact. Si vous le pouvez, utilisez un autre outil de modélisation (par exemple PredictiveInsight) pour déterminer les dix attributs de prévision principaux. Vous pouvez configurer le module d'apprentissage afin qu'il supprime automatiquement les attributs non prévisibles, mais qui impactent aussi les performances.

Vous pouvez gérer les performances en définissant le nombre d’attributs surveillés et le nombre de valeurs par attribut à surveiller. La propriété maxAttributeNames définit le nombre maximum d'attributs visiteur suivis. La propriété maxAttributeValues définit le nombre maximum de valeurs suivies par attribut. Toutes les autres valeurs sont affectés à une catégorie définie par la valeur de la propriété otherAttributeValue. Cependant, le moteur d’apprentissage ne suit que les premières valeurs qu’il rencontre. Imaginons par exemple que vous suivez l’attribut visiteur correspondant à la couleur des yeux du visiteur. Vous êtes uniquement intéressé par les valeurs bleu, brun et vert, et définissez par conséquent maxAttributeValues sur 3. Toutefois, les trois premiers visiteurs ont les valeurs bleu, brun et noisette. Cela signifie que tous les visiteurs ayant les yeux verts se voient affecter la valeur otherAttributeValue.

Vous pouvez également utiliser les attributs d'apprentissage dynamique qui vous permettent de définir vos critères d'apprentissage plus précisément. Les attributs d'apprentissage dynamique vous permettent d'en savoir plus sur la combinaison de deux attributs sous la forme d'une entrée unique. Par exemple, examinez les informations de profil suivantes :

ID visiteur	Type de carte	Solde de la carte
1	Carte Gold	$1000
2	Carte Gold	$9000
3	Carte Bronze	$1000
4	Carte Bronze	$9000

Si vous utilisez des attributs d'apprentissage standard, vous pouvez uniquement obtenir des informations sur le type de carte et son solde individuellement. Les visiteurs 1 et 2 seront regroupés ensemble en fonction du type de carte, et les visiteurs 2 et 4 en fonction du du solde de la carte. Ces attributs ne sont pas forcément un moyen précis de prévoir le comportement d'acceptation de l'offre. Si les détenteurs de la carte Gold ont tendance à avoir des soldes plus élevés, le comportement du Visiteur peut être radicalement différent de celui du Visiteur 4, ce qui fausserait les attributs d'apprentissage standard. Toutefois, si vous utilisez des attributs d'apprentissage dynamique, des informations d'apprentissage sont collectées individuellement sur chacun de et les estimations seront alors plus précises.

Si vous utilisez des attributs d'apprentissage dynamique, et si le visiteur a deux valeurs valides pour un attribut, le module d'apprentissage sélectionne la première valeur trouvée.

Si vous définissez la propriété enablePruning sur yes, le module d'apprentissage utilise l'algorithme pour déterminer quels attributs ne sont pas prévisibles et cesse de prendre en compte ces attributs lors du calcul des pondérations. Par exemple, si vous effectuez le suivi d'un attribut représentant la couleur de cheveux, et si le module d'apprentissage détermine qu'il n'existe pas de modèle d'acceptation d'une offre basée sur la couleur de cheveux du visiteur, le module d'apprentissage cesse de considérer l'attribut de couleur de cheveux. Les attributs sont réévalués chaque fois que le processus d'agrégation d'apprentissage s'exécute (il est défini par la propriété aggregateStatsIntervalInMinutes). Les attributs d'apprentissage dynamique sont aussi supprimés.