|  | @@ -502,14 +502,14 @@ class BaseConfig(object):
 | 
	
		
			
				|  |  |              {'data': 'videos5', 'rule': 'rule7-1'},  # 428 [内容精选]
 | 
	
		
			
				|  |  |              # {'data': 'data1', 'rule': 'rule20'},  # 461 vlog 分值计算公式 增加h-2分享当前小时回流数据、h-3分享当前小时回流数据特征
 | 
	
		
			
				|  |  |              # {'data': 'data1', 'rule': 'rule21'},  # 462 vlog 分值计算公式 增加[h-3,h-2]之间的回流留存特征
 | 
	
		
			
				|  |  | -            {'data': 'data1', 'rule': 'rule22'},  # 463 vlog 分值计算公式 增加h-2分享当前小时回流/h-2分享、h-3分享当前小时回流/h-3分享 特征
 | 
	
		
			
				|  |  | +            # {'data': 'data1', 'rule': 'rule22'},  # 463 vlog 分值计算公式 增加h-2分享当前小时回流/h-2分享、h-3分享当前小时回流/h-3分享 特征
 | 
	
		
			
				|  |  |              # {'data': 'data1', 'rule': 'rule23'},  # 465 vlog 回流数据使用 分享限制地域,回流不限制地域 统计数据
 | 
	
		
			
				|  |  |              # {'data': 'data1', 'rule': 'rule24'},  # 466 vlog 分值计算公式 增加[h-3,h-2]之间的回流留存特征 + 回流数据使用 分享限制地域,回流不限制地域 统计数据
 | 
	
		
			
				|  |  |              # {'data': 'data10', 'rule': 'rule25'},  # 500
 | 
	
		
			
				|  |  |              # {'data': 'data10', 'rule': 'rule26'},  # 501
 | 
	
		
			
				|  |  |              {'data': 'data10', 'rule': 'rule27'},  # 502
 | 
	
		
			
				|  |  |              {'data': 'data10', 'rule': 'rule28'},  # 503
 | 
	
		
			
				|  |  | -            {'data': 'data10', 'rule': 'rule29'},  # 509
 | 
	
		
			
				|  |  | +            # {'data': 'data10', 'rule': 'rule29'},  # 509
 | 
	
		
			
				|  |  |              {'data': 'data10', 'rule': 'rule30'},  # 510
 | 
	
		
			
				|  |  |          ],
 | 
	
		
			
				|  |  |          'params_list_new': [
 | 
	
	
		
			
				|  | @@ -1178,6 +1178,8 @@ class BaseConfig(object):
 | 
	
		
			
				|  |  |              {'data': 'user3out', 'rule': 'rule2'},  # 票圈福年 + 优化阈值计算方式
 | 
	
		
			
				|  |  |              {'data': 'user22out', 'rule': 'rule2'},  # 票圈足迹 + 优化阈值计算方式
 | 
	
		
			
				|  |  |              {'data': 'user0out', 'rule': 'rule3'},  # 票圈vlog + 优化阈值计算方式
 | 
	
		
			
				|  |  | +            {'data': 'user4out', 'rule': 'rule3'},  # 票圈视频 + 优化阈值计算方式
 | 
	
		
			
				|  |  | +            {'data': 'user5out', 'rule': 'rule3'},  # 内容精选 + 优化阈值计算方式
 | 
	
		
			
				|  |  |          ]
 | 
	
		
			
				|  |  |      }
 | 
	
		
			
				|  |  |  
 | 
	
	
		
			
				|  | @@ -1281,7 +1283,7 @@ class BaseConfig(object):
 | 
	
		
			
				|  |  |          '173-t': {'video': {'data': 'videos0out'},
 | 
	
		
			
				|  |  |                    'user': {'data': 'user0out', 'rule': 'rule2'},
 | 
	
		
			
				|  |  |                    'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  },  # 所有广告类型数据 + 优化阈值计算方式 + else未开启关怀模式人群多出广告 + 使用以是否直接跳出为目标的数据 + return25_nmids用户不出广告 + mean_group & top2不出广告
 | 
	
		
			
				|  |  | +                  },  # 所有广告类型数据 + 优化阈值计算方式 + else未开启关怀模式人群多出广告 + 使用以是否直接跳出为目标的数据 + return25_nmids用户不出广告 + 所有用户组top3不出广告
 | 
	
		
			
				|  |  |  
 | 
	
		
			
				|  |  |          # 票圈视频+
 | 
	
		
			
				|  |  |          # '190-a': {'video': {'data': 'data1'},
 | 
	
	
		
			
				|  | @@ -1346,21 +1348,29 @@ class BaseConfig(object):
 | 
	
		
			
				|  |  |                    'user': {'data': 'user4out', 'rule': 'rule2'},
 | 
	
		
			
				|  |  |                    'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  |                    },  # 所有广告类型本端数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 使用以是否直接跳出为目标的数据
 | 
	
		
			
				|  |  | -        '194-k': {'share': {'video': {'data': 'videos4'}, 'user': {'data': 'user4', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'out': {'video': {'data': 'videos4out'}, 'user': {'data': 'user4out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'threshold_mix_func': 'add', 'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
 | 
	
		
			
				|  |  | -        '194-l': {'share': {'video': {'data': 'videos4'}, 'user': {'data': 'user4', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'out': {'video': {'data': 'videos4out'}, 'user': {'data': 'user4out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        # '194-k': {'share': {'video': {'data': 'videos4'}, 'user': {'data': 'user4', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'out': {'video': {'data': 'videos4out'}, 'user': {'data': 'user4out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'threshold_mix_func': 'add', 'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
 | 
	
		
			
				|  |  | +        # '194-l': {'share': {'video': {'data': 'videos4'}, 'user': {'data': 'user4', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'out': {'video': {'data': 'videos4out'}, 'user': {'data': 'user4out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'threshold_mix_func': 'multiply',
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案二(乘积融合: p(不直接跳出|出广告) * p(分享|出广告))
 | 
	
		
			
				|  |  | +        # '194-m': {'share': {'video': {'data': 'videos4new'}, 'user': {'data': 'user4new', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'out': {'video': {'data': 'videos4out'}, 'user': {'data': 'user4out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'threshold_mix_func': 'multiply',
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案三(乘积融合: p(不直接跳出 | 出广告) * p(分享 | 出广告), 标准贝叶斯公式)
 | 
	
		
			
				|  |  | +        '194-n': {'video': {'data': 'videos4out'},
 | 
	
		
			
				|  |  | +                  'user': {'data': 'user4out', 'rule': 'rule3'},
 | 
	
		
			
				|  |  |                    'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'threshold_mix_func': 'multiply',
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案二(乘积融合: p(不直接跳出|出广告) * p(分享|出广告))
 | 
	
		
			
				|  |  | -        '194-m': {'share': {'video': {'data': 'videos4new'}, 'user': {'data': 'user4new', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'out': {'video': {'data': 'videos4out'}, 'user': {'data': 'user4out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +                  }, # 所有广告类型本端数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 使用以是否直接跳出为目标的数据 + ['return25_nmids', 'return9_24mids']用户不出广告
 | 
	
		
			
				|  |  | +        '194-o': {'video': {'data': 'videos4out'},
 | 
	
		
			
				|  |  | +                  'user': {'data': 'user4out', 'rule': 'rule2'},
 | 
	
		
			
				|  |  |                    'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'threshold_mix_func': 'multiply',
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案三(乘积融合: p(不直接跳出 | 出广告) * p(分享 | 出广告), 标准贝叶斯公式)
 | 
	
		
			
				|  |  | +                  },  # 所有广告类型本端数据 + 优化阈值计算方式 + else未开启关怀模式人群多出广告 + 使用以是否直接跳出为目标的数据 + return25_nmids用户不出广告 + 所有用户组top3不出广告
 | 
	
		
			
				|  |  |  
 | 
	
		
			
				|  |  |          # 内容精选
 | 
	
		
			
				|  |  |          # '195-a': {'video': {'data': 'data1'},
 | 
	
	
		
			
				|  | @@ -1385,25 +1395,33 @@ class BaseConfig(object):
 | 
	
		
			
				|  |  |                    'user': {'data': 'user5out', 'rule': 'rule2'},
 | 
	
		
			
				|  |  |                    'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  |                    },  # 所有广告类型本端数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 使用以是否直接跳出为目标的数据
 | 
	
		
			
				|  |  | -        '195-i': {'video': {'data': 'videos5out'},
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'user': {'data': 'user5out', 'rule': 'rule2'},
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  },  # 所有广告类型本端数据 + 优化阈值计算方式 + [else, return0share1mids]非关怀模式人群多出广告 + 使用以是否直接跳出为目标的数据
 | 
	
		
			
				|  |  | -        '195-j': {'share': {'video': {'data': 'videos5'}, 'user': {'data': 'user5', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'out': {'video': {'data': 'videos5out'}, 'user': {'data': 'user5out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'threshold_mix_func': 'add', 'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
 | 
	
		
			
				|  |  | -        '195-k': {'share': {'video': {'data': 'videos5'}, 'user': {'data': 'user5', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'out': {'video': {'data': 'videos5out'}, 'user': {'data': 'user5out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        # '195-i': {'video': {'data': 'videos5out'},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'user': {'data': 'user5out', 'rule': 'rule2'},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           },  # 所有广告类型本端数据 + 优化阈值计算方式 + [else, return0share1mids]非关怀模式人群多出广告 + 使用以是否直接跳出为目标的数据
 | 
	
		
			
				|  |  | +        # '195-j': {'share': {'video': {'data': 'videos5'}, 'user': {'data': 'user5', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'out': {'video': {'data': 'videos5out'}, 'user': {'data': 'user5out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'threshold_mix_func': 'add', 'mix_param': {'share_weight': 0.2, 'out_weight': 0.8}
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案一(加权融合: k1*p(不直接跳出|出广告) + k2*p(分享|出广告))
 | 
	
		
			
				|  |  | +        # '195-k': {'share': {'video': {'data': 'videos5'}, 'user': {'data': 'user5', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'out': {'video': {'data': 'videos5out'}, 'user': {'data': 'user5out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'threshold_mix_func': 'multiply',
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案二(乘积融合: p(不直接跳出|出广告) * p(分享|出广告))
 | 
	
		
			
				|  |  | +        # '195-l': {'share': {'video': {'data': 'videos5new'}, 'user': {'data': 'user5new', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'out': {'video': {'data': 'videos5out'}, 'user': {'data': 'user5out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           'threshold_mix_func': 'multiply',
 | 
	
		
			
				|  |  | +        #           },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案三(乘积融合: p(不直接跳出|出广告) * p(分享|出广告), 标准贝叶斯公式)
 | 
	
		
			
				|  |  | +        '195-m': {'video': {'data': 'videos5out'},
 | 
	
		
			
				|  |  | +                  'user': {'data': 'user5out', 'rule': 'rule3'},
 | 
	
		
			
				|  |  |                    'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'threshold_mix_func': 'multiply',
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案二(乘积融合: p(不直接跳出|出广告) * p(分享|出广告))
 | 
	
		
			
				|  |  | -        '195-l': {'share': {'video': {'data': 'videos5new'}, 'user': {'data': 'user5new', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'out': {'video': {'data': 'videos5out'}, 'user': {'data': 'user5out', 'rule': 'rule2'}},
 | 
	
		
			
				|  |  | +                  },  # 所有广告类型本端数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 使用以是否直接跳出为目标的数据 + ['return25_nmids', 'return9_24mids']用户不出广告
 | 
	
		
			
				|  |  | +        '195-n': {'video': {'data': 'videos5out'},
 | 
	
		
			
				|  |  | +                  'user': {'data': 'user5out', 'rule': 'rule2'},
 | 
	
		
			
				|  |  |                    'care_model': True, 'threshold_rate': 0.7,
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  'threshold_mix_func': 'multiply',
 | 
	
		
			
				|  |  | -                  },  # 所有广告类型本端视频数据 + 优化阈值计算方式 + else非关怀模式人群多出广告 + 分享与不直接跳出融合方案三(乘积融合: p(不直接跳出|出广告) * p(分享|出广告), 标准贝叶斯公式)
 | 
	
		
			
				|  |  | +                  },  # 所有广告类型本端数据 + 优化阈值计算方式 + else未开启关怀模式人群多出广告 + 使用以是否直接跳出为目标的数据 + return25_nmids用户不出广告 + 所有用户组top3不出广告
 | 
	
		
			
				|  |  |  
 | 
	
		
			
				|  |  |          # 票圈短视频
 | 
	
		
			
				|  |  |          # '196-a': {'video': {'data': 'data1'},
 |