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Adobe Experience Platform Glossary

A

访问控制: Experience Platform的 访问控制通过Adobe Admin Console中的产品用户档案将用户与访问权限和沙箱环境链接起来。
访问密钥ID: 访问密钥ID是与Amazon S3秘密访问密钥关联的唯一标识符。 访问密钥ID和秘密访问密钥一起用于签署AWS请求。
操作: 在Experience Platform Launch中,操作是一种特定类型的规则组件,用于定义事件发生后应发生的情况以及评估和传递条件。
激活: 在实时客户数据平台中,激活是用户将区段或用户档案映射到目标(如Oracle Evolca、Google或Salesforce Marketing Cloud)所执行的操作。
活动: 在决策服务中,活动是营销人员希望决策引擎从中选择最佳优惠的一组优惠。
Adobe Admin Console: Adobe Admin Console提供了一个中心位置,用于管理组织的访问和功能权限。
Adobe Experience Platform: Adobe Experience Platform在企业内实现数据和内容标准化,为实时消费者用户档案提供强大动力,支持数据科学并加快内容速度,从而在客户旅程中推动体验个性化。
Adobe Connectors: Adobe Connectors是Adobe创建的预配置连接,用于使数据能够流入和流出Experience Platform。 连接器包括Microsoft Dynamics、Salesforce、Amazon S3和Azure Blob。
Adobe Intelligent Services: Adobe Sensei是支持Experience Platform的智能框架。 它还提供一套人工智能服务,使品牌能够增强其提供实时、个性化客户体验的能力。
Adobe I/O: Adobe I/O是Experience Platform的一部分,它提供对开发人员集成、扩展和自定义Adobe Experience Platform所需的一切的访问,包括API、事件、开发人员控制台和实用工具。
Adobe Sensei: Adobe Sensei是支持Experience Platform的智能框架。 它还提供一套人工智能服务,使品牌能够增强其提供实时、个性化客户体验的能力。
Amazon S3存储桶: Amazon S3存储段是存储在Amazon生态系统中的数据的基本容器。 存储段包含对象,每个对象都使用由开发人员分配的唯一密钥进行存储和检索。
Amazon S3连接器: Amazon S3连接器允许Experience Platform的客户安全地连接和访问其Amazon S3数据。
附加保存策略: 保存 Append 策略是通过连接指定要摄取的第三方数据并在数据集末尾附加任何新数据或行时使用的选项。 以前摄取的行保持不变,只有自上次计划运行后创建的行会被摄取到Experience Platform。 在源系统中更改的任何行在Experience Platform上保持不变。
应用程序生命周期管理: 应用程序生命周期管理能够创建单独的虚拟环境来开发和发展数字体验应用程序。
阵列: 数组用于具有相同数据类型的有序元素。
人工智能: 人工智能是计算机系统的理论和发展,能够执行通常需要人类智能的任务,如视觉感知、语音识别、决策和语言之间的翻译。
属性: 属性是表示用户档案的指定特性。
归因人工智能: 归因人工智能是一项Adobe Sensei服务,可在整个客户生命周期中提供算法多渠道归因功能。
受众 :受众是生成的一组符合区段定义标准的用户档案。
受众快照 :受众快照可捕获分段时符合区段条件的所有用户档案。

B

回填: 在实时客户数据平台中,在计划的源连接中,回填可以获取历史数据。
回填期: Backfill period 一个选项,用于设置通过连接接收第三方历史数据的时间长度。 选择永久的回填期将将源数据的整个历史记录收录到Experience Platform。
批: 批是在一段时间内收集并作为单个单位一起处理的一组数据。
批ID: 批处理ID是Adobe为一批数据生成的标识符。
批量摄取: 批量摄取允许用户摄取数PB的数据,并使其在企业系统中可用。 借助最新技术,用户现在可以将任何模式XDM和非XDM引入Experience Platform。
批量分段: 批量细分是当前数据选择流程的替代方法,它通过细分定义同时移动所有用户档案数据以生成相应的受众。 创建后,会保存并存储此区段,以便导出以供使用。
构建: 在Experience Platform Launch中,内部版本是已部署的库。 内部版本是一个文件或一组文件,其中包含执行该库中包含的业务逻辑所需的所有配置和代码。
商业智能工具: 商业智能(也称为“BI”工具)主要与Experience Platform查询服务集成。 BI工具是从内部和外部系统收集和处理大量非结构化数据的应用程序软件类型。

C

限制: 在决策服务中,在决策规则中使用上限来定义显示优惠的次数。 有两种类型的上限,即在合并的优惠受众中,可以提议多少次的优惠,也称为“Global Cap”,以及向同一最终用户(也称为“用户档案上限”)提议多少次目标。
目录: 在实时客户数据平台中,在源和目标中,目录是可连接到Adobe应用程序和第三方技术的画廊。
类: 类定义用于构建模式的最小字段集,它是描述业务对象的基本行为。
客户端: 客户端是通过postgres协议或HTTP API连接到查询服务的外部工具或应用程序。
集合: 在决策服务中,集合是基于营销人员定义的预定义条件(如优惠的类别)的优惠子集。
命令行界面: 命令行界面是用于连接到查询服务以执行原始查询的命令行工具。
合成 :组合是组件的组合,这些组件一起构成模式。
连接: 连接是一个虚拟管道,它使数据能够流入和流出Experience Platform。 连接现在由源取代。
连接器: Adobe Experience Platform Source连接器帮助用户轻松获取来自多个来源的数据,允许使用Experience Platform Services构造、标记和增强数据。 可从各种来源(如基于云的存储、第三方软件和CRM系统)中摄取数据。
条件: 在Experience Platform Launch中,条件是一个规则组件,用于评估必须返回或的逻辑语 true false 。 所有条件都必须评估为 true ,所有例外条件必须评估为, false 才能执行对规则的任何操作。
控制台: 在查询服务中,控制台提供查询状态和操作的相关信息。 控制台显示与查询服务的连接状态、正在执行的查询操作以及这些查询产生的任何错误消息。
合同数据“C”标签: 合同 C 标签用于对具有合同义务或与客户的数据管理策略相关的数据进行分类。
C1合同标签: 合同 C1 数据管理标签指定只能以汇总形式从Adobe Experience Cloud导出数据,而不包括个人或设备标识符。 例如,源自社交网络的数据。
C2合同标签: C2 同数据管理标签指定无法导出到第三方的数据。 一些数据提供商在其合同中有条款禁止从最初收集数据的地方导出数据。 例如,社交网络合同通常会限制您从他们那里收到的数据的传输。 C2比C1更具限制性,C1只需要聚合和匿名数据。
C3合同标签: 合同数 C3 据管理标签指定了不能与直接可识别信息组合或以其他方式使用的数据。 某些数据提供商在其合同中有条款禁止将数据与直接可识别的信息合并或使用。 例如,从广告网络、广告服务器和第三方数据提供商获取的数据合同通常包括使用直接可识别数据的特定合同禁止。
C4合同标签: C4 同数据管理标签指定数据不能用于定位任何现场或跨站点广告或内容。 C4是限制性最强的标签,因为它包含C5、C6和C7标签。
C5合同标签: 合同 C5 数据管理标签指定数据不能用于基于兴趣的内容或广告的跨站点定位。 如果满足以下三个条件,则进行基于兴趣的定位或个性化: 现场收集的数据用于推断用户的兴趣,用于其他上下文,例如在其他站点或应用程序上,并用于根据这些推断选择提供哪些内容或广告。
C6合同标签: 合同 C6 数据管理标签指定数据不能用于现场广告定位。 数据不能用于现场广告定位,包括在贵组织的网站或应用程序上选择和投放广告,或用于评估此类广告的投放和效果。 这包括使用先前收集的有关用户兴趣的现场数据来选择广告、处理有关显示广告的数据、显示广告的时间和位置以及用户是否采取了与广告相关的任何操作(如单击广告或购买)。
C7合同标签: 合同 C7 数据管理标签指定数据不能用于内容的现场定位。 数据不能用于现场内容定位,包括选择和投放贵组织网站或应用程序中的内容,或用于评估此类内容的投放和有效性。 这包括先前收集的有关用户对选择内容的兴趣、处理有关显示内容的数据、显示频率或时间长度、显示时间和位置的信息,以及用户是否采取了与内容相关的任何操作,包括单击内容。
C8合同标签: 合同 C8 数据管理标签指定数据不能用于测量贵组织的网站或应用程序。 数据不能用于衡量、了解和报告用户对贵组织网站或应用程序的使用情况。 这不包括基于兴趣的定位,即您使用此服务后来在其他上下文个性化内容和/或广告的信息集合。
C9合同标签: 合同 C9 数据管理标签指定数据不能在数据科学工作流中使用。 一些合同明确禁止用于数据科学的数据。 有时,这些术语的术语禁止将数据用于人工智能(AI)、机器学习(ML)或建模。
创建日期列: 通过连 Created Date 接指定第三方数据时,选择列是一个选项。 当选择附加保存策略且数据集包含多个与日期相关的模式时,用户必须从可用的日期/时间模式中进行选择以指定关 Created Date 键列。 Created Date 选择覆盖保存策略时,此选项不可用。
选择创建表: “创建表为选择”是SQL命令,作为完整有效的SQL查询的一部分执行时,该命令将指示查询服务将查询结果保留在数据湖上的数据集中。 选项包括:新建、覆盖所有上一个和追加到上一个。
跨站点数据: 跨站点数据是来自多个站点的数据的组合,包括现场数据和非现场数据的组合或来自多个非现场源的数据的组合。
自定义标识命名空间: 自定义标识命名空间是客户创建的标识符,用于表示特定组织或业务案例的标识。
客户人工智能: 客户人工智能是一项Adobe Sensei服务,它通过基于人工智能的倾向性丰富客户用户档案,并支持客户细分和定位工作。

D

数据字典: 在Experience Platform Launch中,数据字典是在属性中定义的一组数据元素。
数据元素: 在Experience Platform Launch中,数据元素是指针,用于规则和扩展,指向客户端设备上存在的特定数据片段。
数据层: 在Experience Platform Launch中,数据层是存在于客户端设备上的数据结构,其中包含有关查看页面或屏幕的上下文的元数据。
数据映射: 数据映射是将源数据字段映射到目标相关目标字段的过程。
数据流: 数据流是共享相同模式并由同一源发送的一组或一组消息。
数据集: 数据集是数据集合(通常是表)的存储和管理构建,它包含模式(列)和字段(行)。
数据集流: 在实时客户数据平台中,数据集流是源数据集的可视表示形式,通过实时客户用户档案流向目标。
数据集ID: Adobe为摄取的数据集生成的标识符。
数据集输出: 数据集输出提供了一种机制,用于确 定“将表创建为选择 ”选项将用于特定查询服务运行。
数据管理: 数据管理包括用于确保数据符合有关数据使用的法规和组织政策的战略和技术。
数据管理标签: 数据管理标签为用户提供了对数据进行分类的能力,这些数据反映了与隐私相关的考虑因素以及符合法规和公司政策的合同条件。 添加到数据集的数据管理标签会向下继承或应用到该数据集中的所有字段。 数据管理标签也可以直接应用于字段。
数据集成合作伙伴: 数据集成合作伙伴无需编写代码,即可简化大量数据从200多个源到Experience Platform的加载和转换,并实现自动化。
数据集标签: 数据使用标签可以添加到数据集。 该数据集中的所有字段都将继承数据集的标签。
数据科学工作区: Experience Platform中的Data Science Workspace使客户能够跨Experience Platform和Adobe应用程序利用数据创建机器学习模型,从而生成智能洞察和预测,从而打造令人愉悦的最终用户数字体验。
数据源: 数据源是用户指定的数据来源。 数据源的示例包括移动应用程序、用户档案和/或体验事件、网站用户档案事件或CRM。
数据管理: 数据管理者是负责管理、监督和执行组织数据资产的人员。 数据管理者还确保数据管理政策得到保护并得以维护,以符合政府法规和组织政策。
数据类型: 数据类型是具有层次表示中属性的可重用对象。
数据使用标签: 数据使用标签为用户提供了分类数据的能力,这些数据反映了与隐私相关的考虑因素和符合法规和公司政策的合同条件。
决策事件: 决定事件用于捕获关于决定活动的结果和背景的意见。 决策事件捕获关于如何作出决定、何时作出决定、提出(选择)哪些备选方案以及在决策过程中影响决定或可以观察到的情景状态的信息。 决策事件还捕获命题ID,该命题ID是全局唯一标识符,可用于将决策与其他事件关联。
决策规则: 在决策服务中,决策规则是定义和控制向最终用户呈现优惠的内容、时间、地点和方式的逻辑。
决策服务: 决策服务是服务和UI的集合,使营销人员能够使用业务逻辑和决策规则跨渠道和应用程序创建和交付最终用户个性化的优惠体验。
增量列: 在实时客户数据平台中,增量列支持为时间戳选择源数据字段以进行增量摄取
增量保存策略: 是通 Delta save strategy 过连接接收第三方数据的选项。 此选项允许用户指定新的或更改的源数据行被收录到Experience Platform。 新行将添加到数据集的末尾,而更改的行将在Experience Platform上的数据集中更新。
目标: 在实时客户数据平台中,目标是任何系统(如Adobe应用程序、广告服务器或广告网络)的一般术语,其中受众被激活并交付。
目标类别: 目标类别是具有相似特性的实时客户数据平台目标的分组。
目标目录: 目标目录是实时客户数据平台中可用目标的列表。
显示名称: 显示名称是UI中显示的字段的用户友好名称。
计划: DULE是“数据使用标 签和强制”的缩写 。 DULE是数据管理的关键部分,是一组主要功能,它允许为组织内的管理需求添加数据使用标签和应用数据访问策略。

E

错误诊断: 错误诊断允许为摄取的批次生成详细的错误消息。 “错误”阈值允许在整个批处理失败之前配置可接受错误的百分比。
合格优惠: 在决策服务中,符合条件的优惠满足上游定义的约束,这些约束可以一致地提供给用户档案。
符合条件的规则: 在决策服务中,合格规则应用于与日历、计划和限制约束相关的用户档案。
嵌入代码: 在Experience Platform Launch中,嵌入代码是放置在站点或环境的HTML中的脚本标签。 嵌入代码指示浏览器在何处检索内部版本。
明细列表: 枚举是表示字段有效数据的列表值。
环境: 在Experience Platform Launch中,环境是一组部署说明,它指定构建的主机投放和文件格式。 库必须与环境配对才能构建。
事件 Experience Platform Launch中,事件是特定类型的规则组件,是在客户端设备上发生的用于开始执行规则的触发器。
事件: 事件是与用户档案关联的行为数据。
体验数据模型(XDM): Experience Data Model(XDM)是使用标准模式统一数据以与Experience Platform和Adobe Experience Cloud应用程序一起使用的概念。 XDM实现了数据结构的标准化,并加快了从大量数据中获取洞察的过程。
Experience Platform Launch: Launch是一个标签和SDK管理生态系统,与Experience Platform和Experience Cloud应用程序集成。 Launch提供了部署、统一和管理分析、营销和广告集成的工具,这些集成是在所有客户端设备上提供相关客户体验所必需的。
实验: 实验是通过用实时生产数据的样本部分训练实例来创建训练模型的过程。
实验: 实验是将训练好的模型应用于小部分实时生产数据以验证其性能的过程。 这与针对未结束测试数据集测试的经过培训的模型不同。 这也不同于某些ML框架中的实验概念,即示例建模项目。
ExperienceEvent: ExperienceEvent是Experience Platform标准模式,可捕获观察,包括所涉及主题的时间点和身份。 体验事件是事实记录,表示所发生的事情,而没有汇总或解释。
扩展: 在Experience Platform Launch中,扩展是添加到Launch属性的一个功能包。 扩展通常围绕特定的营销或分析解决方案进行,并提供将该技术部署到客户环境所需的工具。
扩展包: 在Experience Platform Launch中,扩展包是由扩展开发人员创建并上传的。zip文件,它提供Launch用户在其属性中安装扩展所需的一切。 扩展包中包含一个清单,它指定最终用户配置发送到客户端环境的Launch扩展和可执行JavaScript(如果需要)的行为所需的扩展、HTML和JavaScript信息。

F

备用优惠: 在决策服务中,备用优惠是当最终用户没有资格使用所使用集合中的任何优惠时显示的默认优惠。
功能映射: 特征映射是指将特征从数据映射到机器学习模型所需的输入和目标特征的过程。
字段: 字段是数据集的最低级别元素。 每个字段都有一个用于引用的名称和一个用于标识其所包含的数据类型的类型。 字段类型可以包括、整数、数字、字符串、布尔值和模式。
字段标签: 字段标签是从数据集继承或直接应用于字段的数据管理标签。
字段名称: 字段是用于引用查询和服务中的字段的名称。
频率: 频率决定循环的计划查询服务查询的运行频率。

G

地理围栏: 地理围栏是由GPS或RFID技术定义的虚拟地理边界,它使软件能够在移动设备进入或离开特定区域时触发响应。
GDPR: 一般数据保护规定(GDPR)是一个法律框架,它为在欧洲合并(EU)内收集和处理个人信息设定了指导方针。 GDPR规定了数据管理原则和个人权利,并涵盖处理欧盟公民数据的所有公司。
GDPR数据标签: GDPR管理标签用于定义可能包含个人标识符的字段,以用于GDPR访问和/或删除请求。

H

主持人: 在Experience Platform Launch中,主机指定Launch传送内部版本所需的位置、域和用户凭据。

I

身份: 标识是唯一表示最终客户的标识符,如cookie ID、设备ID或电子邮件ID。
标识“I”数据标签: 标签 Identity I 用于对可识别或联系特定人员的数据进行分类。
身份图: 标识图是拼接标识和链接标识之间关系的图,可随客户活动实时更新。
身份命名空间: 标识命名空间是一个标识符,如cookie ID、设备ID或电子邮件ID,用于指示数据来源的上下文,并用于识别和链接Experience Cloud中的标识。
标识服务: Experience Platform Identity Service UI支持创建和管理标识类型,以便跨设备和渠道链接标识,从实时客户用户档案实现完整的用户视图。
身份拼接: 身份拼接是识别数据片段并将它们拼合在一起以形成完整的用户档案记录的过程。
标识符号: 标识符号是标识命名空间的缩写,可在API中用作引用。
I1数据标签: 该数 I1 据标签用于对能够识别或联系特定人而不是设备的直接识别的数据进行分类。
I2数据标签: 该数 I2 据标签用于对间接可识别的数据进行分类,该间接可识别数据可与任何其他数据组合使用,以识别或联系特定人。
收录: 摄取是将数据从源添加到Experience Platform的过程。 可以通过多种方式将数据引入Experience Platform,包括流式传输、批量传输或通过连接器添加。
摄取计划: 摄取计划在从源平台向Experience Platform摄取时提供基于时间的选项。
输入功能: 在特征映射中指定输入特征,并由机器学习模型用于预测。
智能服务: 智能服务(如Attribution.ai和Customer.ai)是机器学习,基于人工智能的专门构建模型,需要Experience Platform运行和运行。
基于兴趣的定位或个性化: 如果满足以下三个条件,则会进行基于兴趣的定位(也称为个性化):现场收集的数据用于推断用户的兴趣,数据用于其他上下文,例如在其他站点或应用程序(非现场)上,如果数据用于根据这些推断选择提供哪些内容或广告。

J

JupyterLab: Project Jupyter的基于Web的开放源代码界面,并紧密集成到Experience Platform中。
Jupyter Notebook: 开放源Web应用程序,它使用户能够创建和共享包含实时代码、等式、可视化和叙述文本的文档。

L

库: 在Experience Platform Launch中,库是一组业务逻辑,其中包含有关启动库在客户端设备上的行为方式的说明。

M

机器学习(ML): 机器学习是一个研究领域,它使计算机能够在不明确编程的情况下学习。
机器学习模型: 机器学习模型是机器学习菜谱的实例,该菜谱使用历史数据和配置进行培训以解决业务用例。 在Adobe Data Science Workspace中,机器学习模型称为方法。
映射: 在实时客户数据平台中,数据映射是将源数据字段映射到目标相关目标字段的过程。
营销操作: 在数据管理框架的上下文中的营销操作是Experience Platform数据消费者采取的操作,需要检查是否存在违反数据使用策略的情况。
合并方法: 一个 merge method 是合并策略选项,它支持对数据片段的合并进行优先排序。 合并方法选项按数据集优先级或数据集时间戳进行合并。
合并策略: 合并策略是用户档案使用的规则集,用于确定数据在特定条件下如何按优先顺序排列并合并为统一视图。
Mixin: 混音允许用户扩展可重用字段,这些字段包含定义一个或多个属性的变量,这些属性要包括在模式中或添加到类中。
修改日期列: 通过连 Modified Date 接指定第三方数据时,选择列是一个选项。 选择保 Delta 存策略且数据集包含多个与日期相关的模式时,用户必须从可用的日期/时间类型模式中进行选择以指定修改后的日期键列。 Modified Date 选择保存策略时, Overwrite 此选项不可用。
模块: 在Experience Platform Launch中,模块是由扩展提供的可执行JavaScript的代码片段,该代码片段在客户端环境中执行操作,而无需Launch用户创建规则。

N

非生产沙箱: 非生产沙箱是一种数据虚拟化形式,它允许您将数据与其他沙箱隔离,并通常用于开发试验、测试或试用。 可以重置和删除非生产沙箱。
笔记本: 笔记本是使用 Jupyter Notebook创作的 ,包含分析描述、结果,并可运行以执行数据分析。

O

优惠: 在决策服务中,优惠是营销消息,其中可能包含与其关联的规则,以指定谁有资格查看优惠。
优惠决策: 在决策服务中,优惠决策使营销人员能够根据跨渠道和应用程序收集的数据与最终用户进行互动时管理优惠建议规则和经过培训的模型。
优惠库: 在决策服务中,优惠库是用于管理个性化和备用优惠、决策规则和活动的中央库。
组织: 组织是用于在Adobe产品中标识公司或公司中特定组的名称。 管理员可以配置和管理对组织用户的功能的访问权限。
覆盖保存策略: 保存 Overwrite 策略是通过连接接收第三方数据的选项,用户在该选项中指定是否将在指定的计划上覆盖所摄取的数据。 Experience Platform将从第三方源中摄取指定的数据集,并覆盖Experience Platform上的数据集。

P

部分摄取: 部分摄取允许在指定的错误阈值内获取批量数据的有效记录。 可以在监视中下载或访问失败记录的错误诊断。
拼花文件: 拼花文件是具有复杂嵌套数据结构的柱状存储文件格式。 添加数据以填充模式数据集需要拼花文件。
个性化优惠: 在决策服务中,个性化优惠是基于合格规则和约束的可自定义营销信息。
位置: 在决策服务中,位置是最终用户在其中显示优惠的位置和或上下文。
政策: 数据使用策略是一条规则,它指定根据Experience Platform中数据上的数据使用标签应用而限制的营销操作。
主要密钥: 主键是模式中用于唯一标识所有记录的指定。
优先级: 在决策服务中,优先级用于对满足所有约束(如资格、日历和上限)的优惠进行排名。
私人身份图: 私人标识图是拼接标识和关联标识之间关系的私人地图,仅由您的组织可见,并基于第一方数据构建。
产品用户档案: 产品用户档案使管理员能够授予用户对与Experience Platform相关的所有或一部分服务的访问权限。
生产沙箱: 在无法重置或删除的平台上隔离虚拟数据的生产沙箱。
用户档案: 用户档案是Experience Platform标准数据模型,用于定义消费者的属性。 用户档案也可以是与人和设备相关的事件数据和属性的聚合。
用户档案导出: 用户档案导出是实时客户数据平台中的两种目标之一。 用户档案导出会生成一个包含用户档案和属性的文件,并将原始PII数据与电子邮件一起使用,并用于与营销和电子邮件自动化平台集成。
用户档案ID: 用户档案ID是与标识类型关联的自动生成的标识符,它表示用户档案。
属性: 在Experience Platform Launch中,属性是部署一组标记所需的一切的容器。

Q

查询: 查询是从数据库表请求数据。
查询编辑器: 查询编辑器是一种用于在查询服务中编写、验证和提交SQL语句的工具。
Adobe Experience Platform查询服务: Experience Platform ** 查询服务使数据分析师能够查询ExperienceEvents和XDM,以用于分析和机器学习。 借助查询服务,数据科学家和分析师将能够提取存储在Experience Platform中的所有数据集——包括行为数据、销售点(POS)、客户关系管理(CRM)等——并查询这些数据集以回答有关数据的特定问题。

R

实时客户数据平台: Adobe的实时客户数据平台整合了已知和未知的客户数据,通过简化集成、智能细分和跨数字客户旅程的实时用户档案,创建可信的客户激活。
实时客户用户档案: 实时客户用户档案是集中化的用户档案,用于有针对性的个性化体验管理。
菜谱: 菜谱是Adobe的模型规范术语,是表示特定机器学习、AI算法或集成算法、处理逻辑和配置的顶级容器,构建和执行经过培训的模型所需,因此有助于解决特定的业务问题。
记录: 记录是数据集中作为行持续存在的数据。
循环: 循环定义查询服务查询是计划仅运行一次还是定期运行。
表示: 在决策服务中,表示法是渠道使用的信息,如用于显示优惠的位置或语言。
资源: 在Experience Platform Launch中,资源是一个通用术语,它引用了Launch用户可在客户端环境中配置的选项,包括扩展、数据元素和规则。
基于角色的访问控制: 基于角色的访问控制使管理员能够向Experience Platform的用户分配访问权限和权限。 权限包括视图和/或使用Experience Platform功能的能力,如创建沙箱、定义模式和管理数据集。
规则: 在Experience Platform Launch中,规则是一组规则组件,用于定义应按逻辑分组的特定事件、条件和操作集。
规则组件: 在Experience Platform Launch中,规则组件是组成规则的事件、条件和操作。
运行时: 运行时为机器学习菜谱指定运行时环境。 Spark和PySpark运行时允许直接上传二进制菜谱源(.jar)文件。 Python、R和Tensorflow运行时支持将URL输入到菜谱源的文档程序图像。

S

示例数据: 样本数据是数据文件(通常是前100行)的预览,为数据科学家或工程师提供数据文件中的模式或数据的概念。
沙箱: 沙箱是一种在Experience Platform上的用户组织内隔离虚拟数据的形式。
沙箱重置: 沙箱重置,删除沙箱内的所有数据,包括数据、用户档案和段。 沙箱重置可能影响连接到内部或外部目标的数据。
沙箱切换器: Experience Platform中的沙箱切换器控件允许用户在他们有权访问的沙箱之间导航。 切换沙箱将更改所有内容,并可能根据权限更改功能访问权限。
计划: 计划是用户定义的关于从第三方数据源到Adobe Experience Platform的数据摄取频率或节奏的规范。
评分: 评分是使用经过培训的模型从数据中生成洞察的过程。
方案: 模式由类和可选混音组成,用于创建数据集和数据流。 模式包括行为属性、时间戳、标识、属性定义和关系。
模式描述符: 模式描述符是与模式相关的其他元数据,用于描述Experience Platform可用于了解预期模式行为(如两个模式之间的关系)的行为。
机密访问密钥: 秘密访问密钥是与访问密钥ID一起使用的Amazon S3密钥,用于签署AWS请求。
细分: 区段是一组规则,这些规则包括属性和事件数据,这些数据使许多用户档案成为受众。
区段生成器: Segment Builder是可视的开发环境,用于构建细分定义,并作为所有应用程序的一个公共组件,这些应用程序使用Experience Platform上的实时客户用户档案细分。
细分定义: 段定义是用于描述目标受众的关键特性或行为的规则集。 概念化后,区段定义中概述的规则用于确定区段的合格受众成员。
细分评价方法: 区段计划评估允许在特定时间运行导出作业的循环计划,而点播评估则涉及创建区段作业以立即构建受众。
区段导出: 区段导出是两种目标类型之一,并发送符合条件且已映射到目标的用户档案。 使用细分和用户ID以及匿名数据,并且通常与社交网络和其他数字媒体目标平台集成。
区段ID: 区段ID是与区段关联的自动生成的标识符。
细分会员资格: 区段成员关系显示用户档案当前属于哪个区段。
细分规则: 区段规则是用户定义用户档案对区段的资格的位置和方式。
区段类型: 有两种类型的区段:一个是随Experience Platform数据变化动态更新的区段,另一个是捕获所有用户档案会议区段规则的受众快照,这些规则不会更改。
细分: 细分是将大量客户、潜在客户或消费者分成小组的过程,这些小组具有相似的属性并将响应类似的营销策略。
Sensei ML框架: Sensei ML Framework是跨Adobe的统一机器学习框架,它利用Experience Platform上的数据,以更快、可扩展和可重用的方式支持数据科学家开发机器学习驱动的智能服务。
敏感数据标签: 敏感的“S”标签用于对被视为敏感的数据进行分类,例如您希望标记为敏感的不同类型的行为或地理数据。
服务: 通过利用Adobe Intelligent Services实现AI和ML服务操作的强大框架。 服务提供实时的个性化客户体验或实现自定义智能服务。
S1数据标签: 数据 S1 标签用于对指定纬度和经度的数据进行分类,这些经度可用于确定设备的精确位置。
S2数据标签: 数据 S2 标签用于对可用于确定广义地理围栏区域的数据进行分类。
来源: “源”是实时客户数据平台中任何输入连接器的一般术语。
源属性: 源属性是源数据集中的字段。 源属性映射到目标模式字段。
源连接器: Adobe Experience Platform Source连接器帮助用户轻松获取来自多个来源的数据,允许使用Experience Platform Services构造、标记和增强数据。 可从各种来源(如基于云的存储、第三方软件和CRM系统)中摄取数据。
源类别: 源类别是具有相似特性的实时客户数据平台源的分组。
源目录: 源目录是实时客户数据平台中可用源的列表。
标准标识命名空间: 标准标识命名空间是Adobe预定义的标识符,包括Adobe和用于标识用户的行业标准解决方案。
标准模式: 标准模式由类和混合组成,旨在重复使用。
流摄取: 流摄取为用户提供了一种将数据从客户端和服务器端设备实时发送到Experience Platform的方法。
流端点URL: 流端点URL是Adobe提供的唯一端点,它绑定到客户的IMS组织以将数据流化到Experience Platform。
流细分: 流细分是一个持续不断的数据选择过程,它会根据用户活动更新细分。 在构建并保存区段后,区段定义会针对传入数据应用到实时客户用户档案。 会定期处理细分增加和删除,确保您的目标受众保持相关性。
符号: Symbol是标识命名空间的缩写,可在API中用作引用。
系统视图: 系统视图是源数据集的可视表示形式,这些数据集通过实时客户用户档案流向目标。

T

目标功能: 目标特征是指特征映射中由模型预测的特征。
培训的模型: 训练的模型表示模型训练过程的可执行输出,其中一组训练数据被应用到模型实例。 经过培训的模型将保留对从其创建的任何智能Web服务的引用。 训练好的模型适合于评分和创建智能Web服务。 可以将对训练好的模型的修改作为新版本进行跟踪。
令牌: 令牌是一种双因素身份验证安全性类型,可用于授权使用具有查询服务的计算机服务。
类型: 类型是机器学习问题的类,它是为某个菜谱设计的,并在培训后用于帮助定制评估培训运行。

U

合并模式: 合并模式是对实时客户用户档案所启用的模式的整合。

X

XDM(体验数据模型): XDM(Experience Data Model)是使用标准模式统一数据以与Experience Platform和Adobe Experience Cloud应用程序一起使用的概念。 XDM是一种正式的规范,用于以单一语言或标准数据模型表示所有客户体验数据,并实现数据结构化的标准化,加快速度并简化从大量数据中获得洞察的过程。
XDM决策事件: 决策事件用于捕获关于决策活动结果和背景的观察,包括关于决定如何作出、何时作出、提出(和选择)哪些备选方案以及在决策过程中影响决定或可以观察到的情景状态的信息。 DecisionEvents还捕获命题ID,这是一个全局唯一标识符,可用于将决策与其他事件关联。 DecisionEvents不仅与影响决策的体验事件相关,还与作为对主张的直接响应的ExperienceEvents相关。 期望应用程序在每个受命题影响的ExperienceEvent中引用命题ID。 使用命题ID来维护单个用户档案中的命题响应历史。
XDM ExperienceEvent: ExperienceEvent是已发生事件的事实记录,包括时间点和相关个人的身份。 ExperienceEvent可以是显式(直接可观察的人为行为)或隐式(不直接人为行为而提出),并且记录时不会汇总或解释。 它们对于时域分析至关重要,因为它们允许观察和分析给定时间窗口中发生的更改以及多个时间窗口之间的比较以跟踪趋势。
XDM个人用户档案: XDM个人用户档案是已识别和部分识别个体的属性和兴趣的单一表示形式。 未识别的用户档案可能仅包含匿名行为信号(如浏览器cookie),而高度识别的用户档案可能包含详细的个人信息(如姓名、出生日期、地点和电子邮件地址)。 随着用户档案的发展,它将成为一个可靠的个人信息、身份信息、联系信息和个人通信首选项存储库。
XDM系统: XDM系统是Experience Platform中由标准模式提供支持的基础架构、数据语义和工作流。