Aunque puede configurar el número de atributos que desee para supervisarlos, IBM® recomienda no configurar más de diez atributos de aprendizaje entre los atributos de aprendizaje estáticos y dinámicos, y seguir estas directrices.
Puede gestionar el rendimiento definiendo el número de atributos que desea supervisar y el número de valores por atributo que se van a supervisar. La propiedad maxAttributeNames define el número máximo de atributos de visitante a los que puede realizar un seguimiento. La propiedad
maxAttributeValues define el número máximo de valores que puede rastrear por atributo. Los demás valores se asignan a una categoría definida por el valor de la propiedad
otherAttributeValue. Sin embargo, el motor de aprendizaje sólo realiza un seguimiento de los primeros valores que encuentra. Por ejemplo, supongamos que realiza un seguimiento del atributo de visitante de color de ojos. Sólo está interesado en los valores azul, marrón y verde, por lo que establece
maxAttributeValues en 3. Sin embargo, los tres primeros visitantes tiene los valores azul, marrón y avellana. Esto significa que a todos los visitantes con los ojos verdes se les asigna
otherAttributeValue.
Si establece la propiedad enablePruning en
yes, el módulo de aprendizaje determina mediante algoritmos qué atributos no son predictivos y deja de tener en cuenta esos atributos cuando calcula las ponderaciones. Por ejemplo, si realiza un seguimiento de un atributo que representa el color de cabello y el módulo de aprendizaje determina que no existe ningún patrón para aceptar una oferta según el color de cabello del visitante, el módulo de aprendizaje deja de tener en cuenta el atributo de color de cabello. Los atributos se vuelven a evaluar cada vez que se ejecuta el proceso de agregación de aprendizaje (definido por la propiedad
aggregateStatsIntervalInMinutes). Los atributos de aprendizaje dinámicos también se podan.