PaddleRec中模型超参的配置均体现在config.yaml文件中hyper_parameters模块，本示例超参配置如下所示，其中参数解释如下：

class：优化器类型；
learning_rate：学习率；
sparse_feature_number：稀疏特征数量；
sparse_feature_dim：稀疏特征维度；
fc_sizes：全连接层的规模。
# hyper parameters of user-defined network
hyper_parameters:
# optimizer config
optimizer:
class: Adam
learning_rate: 0.001
# user-defined pairs
sparse_feature_number: 600000
sparse_feature_dim: 9
fc_sizes: [512, 256, 128, 32]

这个demo里的sparse_feature_number稀疏特征数量是怎么求的啊