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2024-03-12 22:52
网络空间指纹：新型网络犯罪研判的关键路径
网络空间指纹是对涉案网络资产所表现的数字痕迹和服务特征的收集和分析，类似于传统刑事科学的指纹概念，每个网络犯罪活动站点都会在网络空间留下独特的特征。本文将重点介绍网络空间指纹的形成和采集方法，以及其在网络犯罪研判中的应用实践。同时，我们将通过实际案例分析，验证网络空间指纹在研判网络犯罪行为中的可行性和有效性。
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2022-12-18 20:07
网络空间测绘理论体系概述
网络空间测绘理论体系，指导网络空间测绘领域研究方向及技术进展，本文主要通过调研整理相对主流的网空测绘理论体系文献汇总而成。
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2022-07-24 20:45
图神经网络训练框架的实践和探索
美团搜索与NLP团队在图神经网络的长期落地实践中，基于业务实际场景，自主设计研发了图神经网络框架Tulong，以及配套的图学习平台，提升了模型的规模和迭代效率。本文介绍了模型归纳抽象、基本框架、性能优化，以及上层工具等方面的思考和关键设计，希望为从事相关工作的同学带来启发或者帮助。
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2022-06-19 22:52
TensorFlow在推荐系统中的分布式训练优化实践
美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景，分布式扩展性提升10倍以上，单位算力性能也有显著提升，并在美团内部业务中大量使用，本文介绍了相关的优化与实践工作。
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2021-06-13 22:45
SIGIR 2021 | 广告系统位置偏差的CTR模型优化方案
近些年来，由于人工智能技术的高速发展，所带来的公平性问题也愈发受到关注。同样的，广告技术也存在着许多公平性问题，由于公平性问题造成的偏差对广告系统的生态会产生较大的负面影响。广告系统通过累积的用户交互反馈数据基于一定的假设去训练模型，模型对广告进行预估排序展示给用户，用户基于可看到的广告进行交互进而累积到数据中。在该环路中，位置偏差、流行度偏差等各种不同类型的偏差会在各环节中不断累积，最终导致广告系统的生态不断恶化，形成“强者愈强、弱者愈弱”的马太效应。
由于偏差对广告系统和推荐系统的生态有着极大的影响，针对消除偏差的研究工作也在不断增加。比如国际信息检索会议SIGIR在2018年和2020年组织了一些关注于消除偏差主题的专门会议，同时也给一些基于偏差和公平性的论文颁发了最佳论文奖（Best Paper）。KDD Cup 2020的其中一个赛道也基于电子商务推荐中的流行度偏差进行开展。
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2019-09-19 16:46
Serverless Kubernetes全面升级2.0架构：支持多命名空间、RBAC、CRD、PV/PVC等功能
阿里云Serverless Kubernetes容器服务最新开放香港、新加坡、悉尼区域，同时全面开放2.0架构，帮助用户更加便捷、轻松地步入“以应用为中心”的全新架构。通过Serverless Kubernetes，用户50秒内可从零启动500应用容器，而无需关心底层服务器资源。
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2019-09-19 16:39
时间和空间的完美统一！阿里云时空数据库正式商业化
时空数据库能够存储、管理包括时间序列以及空间地理位置相关的数据。我们的社会生产、经济活动和社会交往同时空数据密切相关，比如传感器网络、移动互联网、射频识别、全球定位系统等设备时刻输出时间和空间数据，数据量增长非常迅速，这对存储和管理时空数据带来了挑战，传统数据库很难应对时空数据。时空数据是一种高维数据，普通的关系型数据库更适合于存储数值和字符类型数据，也缺少相关的算子。阿里云时空数据库具有时空数据模型、时空索引和时空算子，完全兼容SQL及SQL/MM标准，支持时空数据同业务数据一体化存储、无缝衔接，易于集成使用。
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2019-09-11 14:40
重磅|阿里云HBase Ganos全新升级，推空间、时空、遥感一体化基础云服务
Ganos是阿里云时空PaaS服务的自研核心引擎。Ganos已作为云数据库时空引擎与数据库平台融合，建立了以自研云原生数据库POALRDB为基础，联合NoSQL大数据平台（Ali-HBASE和X-Pack Spark）的完整时空地理信息云化管理解决方案。
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2019-05-17 16:24
利用阿里云容器服务打通TensorFlow持续训练链路
随着google开源TensorFlow的脚步越来越迅猛，机器学习已经渐渐由昔日王谢堂前燕，飞入寻常百姓家。如何把机器学习的成果，迅速转化成服务大众的产品。以TensorFlow为例，一个典型的交付流程，就是TensorFlow根据输入数据进行模型训练，待训练结束和验证确定后，模型会被发布到TensorFlow Serving，就可以为大众服务了。如果能像流水线生产一辆汽车一样来实现机器学习的产品化，听起来是不是让人激动不已？
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