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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...

分布式数据库,基于Paxos多副本的两地三中心架构

缘起 2023年10月份的杭州云栖大会,围绕PolarDB-X分布式数据库,面向大型金融机构核心系统数据库改造实践做了一次技术分享《2023云栖大会-聚合话题:数智金融 数字金融核心技术硬核实践》,介绍了PolarDB-X分布式数据库在大型银行、股份制银行、证券系统、保险业务等场景落地的总结。 本篇文章是对云栖大会所分享内容的一个技术补充,期望从数据库架构设计的视角,分享下在大型银行落地PolarDB-X的经验,介绍Paxos多副本 + 传统两地三中心上的技术思考。 金融行业的容灾需求 在金融行业中,容灾是非常重要的,因为金融交易和金融数据的安全性和连续性对于银行和金融机构来说至关重要。金融行业一般有4级和5级容灾需求,分别代表了不同的容灾级别和要求,参考《分布式数据库技术金融应用规范 灾难恢复要求》、《信息系统灾难恢复规范 GB/T 20988—2007》: 4级容灾:较低级别的容灾需求,通常同城容灾,确保同城网络的冗余性和故障切换能力 5级和6级容灾:更高级别的容灾需求,要求多地容灾,需要建立多个数据中心,在主要数据中心不可用时能够快速切换到备用系统,针对6级在异地副本数、备份周期...

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