在上一页完成环境配置之后，可以开始“推荐方案定制”的配置；而对于已经创建好的推荐方案，可以点击右侧的“更新方案”开始“推荐方案定制”的配置。“推荐方案定制”是一系列的操作引导，其第一个部分是“数据表配置”，分别添加“行为日志表”、“用户表”、“物品表”。而“实时行为日志表”用于实时特征的计算，这里暂且跳过。
1.添加行为日志表
行为表中的行为信息配置
行为表名称：选取我们已经注册好的行为表
时间分区：行为表的分区字段
请求ID：行为日志的请求ID字段，有就填写，没有可以不填写，该字段会影响样本精准度和模拟的实时特征、以及实时序列特征的准确性。
行为事件：表示行为类型的字段
行为事件枚举值：也就是行为事件里面包含的枚举值，如曝光，点击，加购，购买等行为
行为的值：表示行为的深度，可以是成交价格，观看时长等字段。
行为时间戳：日志发生的时间，一般是10位时间戳，特殊需要指定格式，精准到秒
时间戳格式：和行为时间戳配合使用
行为场景：表示日志发生的场景字段，如首页，搜索页，或者是商品详情页
重点关注的场景：行为场景重要的值,在下游的特征配置中可以使用
行为表属于用户侧的字段
用户ID：行为表中用户ID的标识
用户类别特征：行为表中存在的用户类别特征，如网络，操作平台，性别等
用户数值特征：行为表中存在的用户数值特征，如粉丝数量，作品数
用户Tag特征：行为表中存在的用户多值的类目特征，如兴趣爱好等
用户IP: 行为日志可能存在的IP，如果有，则下游会对IP解析成国家，省份，城市等类目特征
用户Text特征：行为表中可能存在的属于user侧的文本特征
用户KV特征：行为表中可能存在，并且属于user侧的多值类目，并带有权重的特征
行为表输入物品侧的字段
物品ID：行为表中物品ID的标识
建议在行为表的物品侧尽量不要设置以下特征。而是在物品特征表中设置，在这里设置则在请求EasyRec Processor推理服务的时候需要传物品特征。
物品类别特征：行为表中存在的物品类别特征，如类目等
物品数值特征：行为表中存在的物品数值特征，如观看人数等
物品Tag特征：行为表中存在的物品多值的类目特征，如尺码等
物品Text特征：行为表中可能存在的属于item侧的文本特征，如标题等
物品KV特征：行为表中可能存在，并且属于item侧的多值类目，并带有权重的特征
行为表的其他字段
tag特征分隔符：如果存在user的tag或者item的tag，则正确填写其多值特征的分割符。默认是竖线“|”，也可以设置为半角的逗号、分号等。
表生命周期：如果填写，则行为表会保存对应的周期，如果不填写，则生成的表将和其上游表同周期
datawroks节点名称：如果填写则依赖的就是填写节点的名称，如果不填写则依赖节点的名称和行为表名称一样
2.添加用户表
用户表名称：选取我们已经注册好的用户表
时间分区：用户表的时间分区字段
用户ID：用户表中的用户ID字段
注册时间戳：该用户注册的时间，一般是10位时间戳，特殊需要指定格式，精准到秒
时间戳格式：和注册时间配置配合使用
类别特征：用户表的类别字段，如性别，年龄段，所属城市等。
数值特征：用户表的数值字段，如作品数，积分
tag特征：多值类别字段，使用tag分割符号分割
用户IP：用户表中可能存在的IP字段，下游会自动解析省份，城市等信息
kv类特征：用户多值特征并带有分隔符
embedding特征：用户侧带有的embedding特征
3.添加物品表
物品表名称：选取我们已经注册好的物品表。
时间分区：物品表的时间分区字段。
物品ID：物品表中的物品ID字段。
作者ID：商品所属的作者。
注册时间戳：该物品注册的时间，一般是10位时间戳，特殊需要指定格式，精准到秒。
时间戳格式：和注册时间配置配合使用。
类别特征：物品表的类别字段，如类目。
数值特征：物品表的数值字段，如价格、累计销量、点赞量。注意如果是累积值，这个数据需要每天更新，用于天级别的特征。
tag特征：多值类别字段，使用“tag特征分隔符”分割。
text特征：物品的文本特征，如标题，描述等。
kv类特征：物品多值特征并带有分隔符号。
embedding特征：物品侧带有的embedding特征。