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UData+StarRocks在京东物流的实践 | 京东物流技术团队

1 背景 数据服务与数据分析场景是数据团队在数据应用上两个大的方向,行业内大家有可能会遇到下面的问题: 1.1 数据服务 烟囱式开发模式:每来一个需求开发一个数据服务,数据服务无法复用,难以平台化,技术上无法积累 服务维护难度大:当开发了大量数据服务后,后期维护是大问题,尤其是618、双11大促期间,在没有统一的监控、限流、灾备方案的情况下一个人维护上百个数据服务是一件很痛苦的事,也造成了很大的安全隐患 业务需求量大:数据开发的同学常常会被大量重复枯燥的数据服务开发束缚,大量的时间投入在业务数据服务开发中 1.2 数据分析 找数据难:用户难以找到自己想要,即便找到名称相近的指标或数据,由于指标口径不明确也不统一也无法直接使用 用数难:由于目前数据分布在各个系统中,用户无法用一个系统满足所有的数据需求。特别是一线运营人员要通过每个从各个系统导出大量Excel的方式做数据分析,费时费力,同时也造成数据安全隐患 查询慢:用传统的Olap引擎,用户跑SQL往往需要几分钟才出结果,大大降低了分析人员的效率。 查询引擎不统一:系统可能有多种查询引擎组成,每一种查询引擎都有自己的DSL,增大了用户的...

京东广告研发近期入选国际顶会文章系列导读——CIKM 2023篇

近年来,放眼业界广告推荐领域的算法获得了长足的发展,从几篇奠定基础的序列学习、大规模图学习、在线学习&增强学习、多模态推荐问题等起步,业内算法不断迭代发展并在学术和工业场景上取得不错的应用。 京东广告团队不仅在工业场景上非常重视实践,并不断为由“广告主”、“消费者”、“京东”三方的生态正循环中进行技术加码,提供更优的匹配效率、更好的用户体验、更健康的广告生态建设。此外,在近期的学术会议CIKM 2023 (Conference on Information and Knowledge Management )上也在这几个领域发表了学术论文,获得了学术领域的认可。 一、近年来广告算法发展及要突破的问题 排序算法、多模态算法是推荐系统中的关键组成部分,用于根据用户的兴趣和历史行为来推荐个性化内容。以下是近年来的演进: 1. 深度学习方法的兴起: 近年来,深度学习在排序算法中的应用迅速增加。通过使用深度神经网络来建模用户和物品之间的复杂关系,推荐系统能够更准确地理解用户的兴趣。这些方法包括各种神经网络架构,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和自注意力机制(Transfo...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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