【DTCC数据库技术大会】11- 百度基础架构部高级架构师沈国龙：BML百度大规模机器学习云平台实践

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三维力控pSpace-6.0数据库介绍

高级应用开发组件、工具和接口 SDK(C/C++API/COM/.NET)
数据归档与存储数据文件数据文件
数据文件
数据接口与数据采集 PLC/DCS 数据手工数据其他类型数据
IOServer/psCollector/FC6
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企业实时/历史数据库 pSpace
1. pSpace 系统概述
¬ 系统自诊断，自恢复能力 pSpace 提供完善的机制对系统进行诊断，对模块进行监视，对系统文件，数据文件进行有效性检测，能将各种
异常情况造成的损失降到最低。
¬ 广泛的标准的开放性 Base-API，COM-SDK，OPC Server，OlE DB，ODBC Router，.Net API，Java API 等数据访问方式让用户自定义
企业生产调度管理系统的核心是实时历史数据库实时历史数据库可用于工厂过程的自动采集存储和监视可在线存储每个工艺过程点的多年数据它提供了清晰精确的操作情况画面可以提供批次管理设备运行管理工艺曲线事故诊断等多种调度管理模块
2011
pSpace 6.0 实时/历史数据库
北京三维力控科技有限公司
目录
1. pSpace 系统概述 ............................................................................................................ 1
6. pSpace 部分应用业绩 .................................................................................................. 21

Oracle Database 19c 多模型数据库白皮书说明书

目的陈述本文档概述了Oracle Database 19c 中包含的特性和增强，仅用于帮助您评估升级至Oracle Database 19c 的业务优势和规划您的 IT 项目。

免责声明本文的任何形式（软件或打印介质）包含有 Oracle 公司独家所有的专用信息。

您访问和使用此保密材料时必须遵守您的 Oracle 软件许可协议和服务协议中已实行且您同意遵守的条款和条件。

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此文档既不作为您的许可协议的组成部分，也不会纳入到任何与 Oracle 及其子公司或分支机构的合同之中。

该文档仅供参考，仅用于帮助您作好准备以便实施和升级文中所述产品特性。

本文档不承诺提供任何材料、代码或功能，也不应将其作为购买决策的依据。

本文档所述任何特性或功能的开发、发布以及相应的时间安排均由 Oracle 自行决定。

考虑到产品架构的性质，可能无法在不冒较大代码不稳定性风险的情况下安全地包含文中所述的全部特性。

目录目的陈述 (2)引言 (4)多模型数据库架构 (5)Oracle Database 19c中的多模型特性 (6)Oracle Database 19c 中的 JSON (8)Oracle Spatial and Graph 中的属性图数据库和分析 (9)Oracle Spatial and Graph 的空间数据库和分析 (10)Oracle Spatial and Graph 的 RDF 语义图三重存储特性 (11)分片数据库模型 (12)ORACLE XML DB (12)Oracle Text (14)Oracle SecureFiles (14)SecureFiles中的存储优化 (14)Oracle Database 19c 中的SecureFiles特性 (15)结论 (15)引言四十年以来，商用关系数据库管理系统取得了长足的发展，各种功能、数据类型、分析和数据模型不断得到开发和采用，这一过程中也形成了一种一致的模式。

京东青龙系统数据库架构演进

ü 自动收集所有系统慢SQL 日志，提高性能优化效率；
ü DBA审核后，自动发送邮件；

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2012 集中化
2014 垂直化
2015 水平化
2016
私有云
分Thank youѺ
等。

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统一监控平台
MHA自动切换
慢SQL平台
ü 开放数据库服务器监控查询；
ü dbs，MySQL架构信息； ü Zabbix，MySQL数据库信
息; ü Mjdos，Docker系统信息；
ü 自动补齐数据，提高系统可用性；
ü 自动切换域名，提高切换效率；
方案
1.分库分表规则论证 2.代码重写&测试 2.MySQL数据库 3.Jproxy中间件

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l 架构特点
高性能 l 分库分表 l 上百台MySQL集群 l SSD+IO卡
高可用 l 单库故障不影响全局 l MHA快速主从切换
运营支持
青龙门户质控管理时效管理绩效管理监控报表财务
基础服务
基础资料运单消息总线分库框架序列服务

系统概况-架构演变

系统概况-智慧物流

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传统Oracle企业架构，IBM 的AIX小机 RAC + DataGuard 方式支撑业务上线
中小件件冷藏冷冻thegiaccom青龙业务正向物流极速达夜间配上门换新自提点柜乡村电商逆向物流财务物流开放平台上门取件精准达thegiaccom青龙模块划分外部拓展b商家客户端接货中o2o派单b商家合同crm配送官网乡村电商终端服务配送pda站点erp自提点3pl自提柜pda关电签收路由跟踪资归集快速退款运输运输pda车辆调度运输配置运输运营路由系统分拣分拣pda分拣服务缓存管理逆向物流预分拣运营支持质控管理时效管理绩效管理青龙门户监控报表财务基础服务基础资料运单序列服务消息总线分库框架车辆管理thegiaccom系统概况架构演变thegiaccom系统概况智慧物流thegiaccom传统oracle企业架构ibm的aix小机racdataguard方式支撑业务上线thegiaccom优点缺点优缺点thegiaccom优化和保护sql优化01应用限流连接数控制03数据结转02系统降级04架构优化redissolr05thegiaccomx86adgthegiaccomx86oracle数据库想要扩容难度很难特别是应用系统已经充分解耦的情况下架构很难再进行调扩展性emc高端存储三年的硬件维保到期pcserver硬件损坏的问题也很突出比如硬盘电源io卡使用寿命等问题时有发生

大数据标准化白皮书

3.大数据发展现状和趋势................................................................................................................ 89 3.1 国外大数据发展 ..........................................................................................................................89 3.1.1 政府出台计划.....................................................................................................................910 3.1.2 工业界大数据研究..........................................................................................................1213 3.2 国内的大数据现状 ..................................................................................................................1415 3.2.1 国内大数据关注焦点.......................................................................................................1415 3.2.2 地方政府探索大数据应用...............................................................................................1617 3.3 大数据产品的发展趋势 ..........................................................................................................2021 3.3.1 大数据由网络数据处理走向企业级应用 ......................................................................2021 3.3.2 移动终端数据应用将成为下一轮创新的中心 ..............................................................2122 3.3.3 “数据租售”成为最直接的盈利模式 ..........................................................................2122

车联网应用,解决方案

车联网应用,解决方案篇一：浅谈车联网技术发展与应用前景浅谈车联网技术发展与应用前景自20XX年国际电信联盟发表了《The Internet of Things》的年度报告,向世界宣告物联网时代即将到来。

随着物联网的快速发展,另一个新型概念——车联网应运而生。

在上海世博会通用汽车的“车联网——网联城市智能交通”专题论坛上,各界专家深入分析并论证了车联网相关技术的发展及其对未来城市交通模式的全新改变,广泛看好车联网的发展前景,认为车联网是汽车未来的发展方向。

1 车联网概述车联网的概念车联网是装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术,实现在信息网络平台上对所有车辆的属性信息和动、静态信息,进行提取和有效利用,并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务。

车联网将继互联网、物联网之后,成为未来智能城市的另一个标志。

车联网的特点“车联网”时代的智能汽车有以下几个特点:第一,车与车之间能够保持相对固定的距离,可以实现零碰撞;第二,车与车之间的组队是随机进行的,根据车主的目的地,通过GPS 定位和车辆之间的自动沟通,车与车之间可以临时组队或离队,提高交通效率。

2 车联网实现的条件具备一定的技术基础车联网是基于汽车标准信息源技术,而此项技术又是基于无线射频识别技术开发的涉车信息资源的应用技术。

RFID 是一种非接触式的自动识别技术,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可识别高速运动物体并可同时识别多个标签,可工作于各种恶劣环境。

在实际应用中,就是通过车辆收集处理,并共享大量信息,让车与车、车与道路的行人和自行车,以及车与城市网络互相联结,从而实现更智能更安全的驾驶。

目前,我国已经实施了车辆射频电子标签自动识别系统。

上海世博会上汽集团——通用汽车馆展示了城市概念车EN-V车型,这款车的自动驾驶电气化,车联网概念将把人类带入零排放、零交通事故的未来汽车时代。

DMS系统解决方案

DMS系统解决方案目录一、内容概述 (2)1.1 DMS系统概述 (3)1.2 DMS系统解决的问题 (3)二、DMS系统架构设计 (5)2.1 总体架构 (6)2.2 组件设计 (7)2.2.1 数据采集模块 (8)2.2.2 数据处理模块 (9)2.2.3 数据存储模块 (10)2.2.4 数据分析模块 (11)2.3 系统安全设计 (13)三、DMS系统功能实现 (14)3.1 数据采集与整合 (15)3.3 数据分析与挖掘 (17)3.4 数据可视化与应用 (18)四、DMS系统应用场景 (19)4.1 企业级数据管理 (21)4.2 电商平台数据管理 (22)4.3 金融行业数据管理 (24)4.4 政府机构数据管理 (25)五、DMS系统部署与实施 (27)5.1 部署环境准备 (28)5.2 系统安装与配置 (29)5.3 数据迁移与校验 (31)5.4 系统测试与上线 (32)六、DMS系统维护与升级 (34)6.1 系统日常维护 (36)6.3 系统升级与迭代 (38)七、总结与展望 (40)7.1 DMS系统优势总结 (41)7.2 未来发展趋势 (42)一、内容概述本文档旨在全面而深入地阐述DMS系统解决方案，通过详细分析其核心功能、应用场景、实施步骤及优势，帮助用户更好地理解和运用这一先进技术。

DMS系统，作为企业数字化管理的重要工具，其解决方案将围绕数据管理、安全保障、流程优化及业务协同等关键领域展开。

在本文档中，我们首先概述了DMS系统的基本概念和核心构成，让用户对其有一个清晰的认识。

我们将重点探讨DMS系统在数据管理方面的卓越表现，包括数据整合、数据存储、数据查询及数据分析等功能。

我们也将关注DMS系统在保障数据安全方面的强大能力，如数据加密、访问控制、审计日志等。

我们还详细解析了DMS系统如何助力企业优化业务流程，提升工作效率。

从自动化工作流到智能化报表，从权限管理到数据备份，DMS系统都能为用户提供全方位的支持。

人工智能之知识图谱

图表目录图1知识工程发展历程 (3)图2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。

DTCC2014：帮助传统企业实现大数据应用的数据架构_郑保卫_IT168文库

Ent = Data Entity Reln = Data Relationship e.g. Physical Data Model
集成资料库
数据质量检验信息
质量验证基准业务规则
PHYSICAL
Builder DETAILED REPRESENTATIONS
Ent = Segment/Table/etc. Reln = Pointer/Key/etc. e.g. Data Definition
利用延期天数判定的客户等级
Chapter 03
数据仓库建模- 历史数据管理模型案例
Time
BB AA 10 30 10 20
1
2
1
3
5
Chapter 03
数据仓库建模- 范式化模型案例
Chapter 03
数据仓库建模- 范式化模型案例
Chapter 03
数据仓库建模- 数据集市模型案例
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建模人员
域
主体领域数据标准命名规则编码
CONCEPTUAL
Owner
SYSTEM MODEL
Ent = Business Entity Reln = Business Relationship e.g. Logical Data Model
审批退回
LOGICAL
Designer TECHNOLOGY MODEL
9
DW Database
* BR : Business Rule
28
Thank you
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基于XGBoost算法的电商用户重复购买行为预测

㊀收稿日期:２０２２－０９－０７基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(１９ＪＮＱＭ２５)ꎻ广州市哲学社会科学发展十四五规划课题(２０２１ＧＺＹＢ１８)ꎻ深圳市哲学社会科学规划课题(ＳＺ２０２２Ｂ０１４)作者简介:景秀丽(１９７９－)ꎬ女ꎬ辽宁营口人ꎬ博士ꎬ硕士生导师ꎬ副教授ꎬ研究方向:大数据ꎬ文本处理ꎬ电子商务等.㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀㊀自然科学版第５０卷㊀第２期㊀２０２３年ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＬＩＡＯＮＩＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎＶｏｌ.５０㊀Ｎｏ.２㊀２０２３基于ＸＧＢｏｏｓｔ算法的电商用户重复购买行为预测景秀丽１ꎬ史明曦２(１.暨南大学深圳旅游学院ꎬ广东深圳５１８０５２ꎻ２.圣路易斯华盛顿大学奥林商学院ꎬ美国密苏里州圣路易斯６３１３０)摘㊀要:机器学习算法广泛应用于电商用户行为数据分析及商业预测.其中ꎬＸＧＢｏｏｓｔ算法作为一种常用的有监督机器学习算法ꎬ能够实现电商用户行为特征最优选择与行为模型构建㊁评估消费价值㊁预测重复购买行为概率㊁提高商业决策的精准性与可行性.本研究采用阿里云天池大数据竞赛天猫复购预测所提供的双十一电商购物节关联数据集中约４２万电商平台用户产生的５５００万条行为数据ꎬ基于促销活动情境完成特征构造ꎬ实现有监督分类学习.本研究实现了ＸＧＢｏｏｓｔ算法的参数优化与数据特征值处理过程优化ꎬ完成了促销活动后６个月内电商用户重复购买行为的预测模型演算.结果表明:优化后的ＸＧＢｏｏｓｔ算法能够比较精准地预测电商用户重复购买行为㊁评估在线用户潜在购买价值㊁实现精准营销以及真正促进促销活动的长期投资回报率提高.关键词:ＸＧＢｏｏｓｔ算法ꎻ集成学习ꎻ特征工程ꎻ重购预测ꎻ精准营销中图分类号:ＴＰ３９１㊀㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１０００－５８４６(２０２３)０２－０１３４－１２ＲｅｐｕｒｃｈａｓｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆＥ￣ＣｏｍｍｅｒｃｅＵｓｅｒＢａｓｅｄｏｎＸＧＢｏｏｓｔＪＩＮＧＸｉｕ￣ｌｉ１ꎬＳＨＩＭｉｎｇ￣ｘｉ２(１.ＳｈｅｎｚｈｅｎＴｏｕｒｉｓｍＣｏｌｌｅｇｅꎬＪｉｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＳｈｅｎｚｈｅｎ５１８０５３ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＯｌｉｎＢｕｓｉｎｅｓｓＳｃｈｏｏｌꎬＷａｓｈｉｎｇｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｉｎＳｔ.ＬｏｕｉｓꎬＳｔ.Ｌｏｕｉｓ６３１３０ꎬＵ.Ｓ.Ａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:㊀ＭａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇｉｓｗｉｄｅｌｙｕｓｅｄｉｎＥ￣ｃｏｍｍｅｒｃｅｕｓｅｒｂｅｈａｖｉｏｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄＥ￣ｃｏｍｍｅｒｃｅｐｌａｔｆｏｒｍｂｕｓｉｎｅｓｓｆｏｒｅｃａｓｔｓ.ＸＧＢｏｏｓｔｉｓａｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｅｎｓｅｍｂｌｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ.Ｉｔｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｃｏｎｓｔｒｕｃｔｐｒｅｃｉｓｅｕｓｅｒｓᶄｂｅｈａｖｉｏｒｍｏｄｅｌｓꎬｔｈｕｓｅｖａｌｕａｔｉｎｇｃｕｓｔｏｍｅｒｖａｌｕｅꎬａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｔｈｅｉｒｒｅｐｕｒｃｈａｓｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙꎬａｓｗｅｌｌａｓｉｍｐｒｏｖｉｎｇｂｕｓｉｎｅｓｓｄｅｃｉｓｉｏｎｓᶄｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙ.ＴｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈａｄｏｐｔｓｔｈｅｕｓｅｒｒｅｐｕｒｃｈａｓｅｄａｔａｓｅｔｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｅＤｏｕｂｌｅＥｌｅｖｅｎｓｈｏｐｐｉｎｇｅｖｅｎｔｏｆｆｅｒｅｄｂｙＡｌｉｂａｂａＴｉａｎｃｈｉꎬｗｈｉｃｈｃｏｌｌｅｃｔｓｕｐｔｏ５５ｍｉｌｌｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒａｌｄａｔａｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙ４２０ｔｈｏｕｓａｎｄｕｓｅｒｓꎬｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓｆｅａｔｕｒｅｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｒｏｍｏｔｉｏｎｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｃｏｎｄｕｃｔｓｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄｌｅａｒｎｉｎｇ.ＴｈｉｓｒｅｓｅａｒｃｈｏｐｔｉｍｉｚｅｓｔｈｅＸＧＢｏｏｓｔｐａｒａｍｅｔｅｒｔｕｎｉｎｇａｎｄｆｅａｔｕｒｅ㊀㊀ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇꎬａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓａｒｅｐｕｒｃｈａｓｅｆｏｒｅｃａｓｔｍｏｄｅｌｆｏｒｓｐｅｃｉｆｉｃｕｓｅｒ￣ｓｅｌｌｅｒｐａｉｒｓｏｎａｓｉｘ￣ｍｏｎｔｈｐｅｒｉｏｄａｆｔｅｒｔｈｅｐｒｏｍｏｔｉｏｎ.ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍＸＧＢｏｏｓｔｃａｎｐｒｅｃｉｓｅｌｙｐｒｅｄｉｃｔＥ￣ｃｏｍｍｅｒｃｅｕｓｅｒｒｅｐｕｒｃｈａｓｅｂｅｈａｖｉｏｒａｎｄｂｅｕｓｅｄｉｎｅｖａｌｕａｔｉｎｇｕｓｅｒｓᶄｐｏｔｅｎｔｉａｌｉｎｒｅｐｕｒｃｈａｓｅꎬｉｍｐｒｏｖｉｎｇＥ￣ｃｏｍｍｅｒｃｅｐｌａｔｆｏｒｍｓᶄｐｒｅｃｉｓｉｏｎｍａｒｋｅｔｉｎｇａｎｄｔｒｕｌｙｉｍｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅｌｏｎｇ￣ｔｅｒｍＲＯＩ(ＲｅｔｕｒｎｏｎＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔ)ｏｆｐｒｏｍｏｔｉｏｎｅｖｅｎｔｓ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:㊀ＸＧＢｏｏｓｔꎻｅｎｓｅｍｂｌｅｌｅａｒｎｉｎｇꎻｆｅａｔｕｒｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎻｒｅｐｕｒｃｈａｓｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎꎻｐｒｅｃｉｓｉｏｎｍａｒｋｅｔｉｎｇ０㊀引言我国电子商务行业的发展历经二十多年ꎬ在线零售市场不断创新和扩展ꎬ推动了新经济业态的成长与进步.Ｓｔａｔｉｓｔａ全球统计数据库的«２０２１年电子商务报告»显示ꎬ中国是目前世界最大和渗透率最高的电子商务市场.国内各大在线零售平台发展迅速ꎬ在激烈竞争中为了吸引用户源和争夺市场份额ꎬ积极探索促销活动形式与种类ꎬ例如天猫淘宝的双十一购物狂欢节㊁京东的６１８购物节等.多样化高频率的购物节给平台引流了大量新用户(促销活动中出现首次购买行为的用户)和短期高成交额.陈可旺[１]分析促销作为一种短期刺激性工具ꎬ虽然能够有效激发用户对特定商品服务进行立即购买的欲望ꎬ但是电商平台更需要锁定长期持续的有效收益.Ｒｏｓｅｎｂｅｒｇ等[２]提出企业重视客户留存并且开发一个新客户所需的成本是维护一个老客户所需成本的６倍.陈龙[３]研究表明电商平台及商家有必要确定哪些用户有可能转化为重复购买者ꎬ并对这些潜在忠诚用户进行精准营销ꎬ降低促销成本ꎬ提高投资回报率.蔡一凡[４]做了用户聚类和特征选择的在线购买行为研究.张李义等[５]聚焦新消费者重复购买意向的预测研究.当前对用户重复购买行为预测方法主要有两类方法ꎬ一是以Ｐａｒｅｔｏ/ＮＢＤ(Ｎｅｇａｔｉｖｅｂｉｎｏｍｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ)㊁ＭＢＧ(Ｍｏｄｉｆｉｅｄｂｅｔａｇｅｏｍｅｔｒｉｃ)/ＮＢＤ为代表的概率模型ꎬ二是以决策树㊁逻辑回归㊁ＳＶＭ(Ｓｕｐｐｏｒｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ)为代表的机器学习模型[６].基于海量数据的机器学习算法为电商平台精准地把握消费者偏好需求㊁预测消费者行为㊁评估客户价值提供了有效分析方法ꎬ采用数据挖掘技术能够运用多维变量进行预测ꎬ结果更加客观真实[７].电商平台用户数据对象涵盖用户信息㊁商品信息㊁商家信息ꎬ用户在网站上浏览商品时产生的一系列在线行为数据(如登录㊁点击㊁收藏㊁购买㊁评论㊁咨询客服等)ꎬ并且实时在网站日志中进行同步ꎬ构成了海量丰富的大数据集.通过对大数据集进行分析ꎬ电商平台可以提取出用户的需求㊁偏好㊁购买能力等价值信息ꎬ完成重复购买行为预测模型设计[８].消费者重复购买的预测问题转化为消费者是否将重复购买的分类问题ꎬ运用机器学习中的分类算法进行有监督训练.例如Ｒａｈｉｍ等[９]基于ＲＦＭ(Ｒｅｃｅｎｃｙꎬｆｒｅｑｕｅｎｃｙꎬｍｏｎｅｔａｒｙｖａｌｕｅ)模型研究客户重复购买行为ꎬ运用ＳＶＭ算法和决策树算法对客户进行分类ꎬ准确率超过了９７％.相比单种算法构建的预测模型ꎬ集成学习方法通过串行或并行的方式将多个弱监督模型进行组合ꎬ可以进一步提高模型预测的准确性ꎬ代表算法有随机森林算法和ＧＢＤＴ(Ｇｒａｄｉｅｎｔ￣ｂｏｏｓｔｅｄｄｅｃｉｓｉｏｎｔｒｅｅｓ)算法等ꎻ或运用多模型融合策略ꎬ将不同类型算法训练出的模型以Ｓｔａｃｋｉｎｇ㊁Ｖｏｔｉｎｇ㊁Ｂｌｅｎｄｉｎｇ㊁Ｒａｎｋｉｎｇ等方法进行５３１㊀第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀景秀丽ꎬ等:基于ＸＧＢｏｏｓｔ算法的电商用户重复购买行为预测㊀㊀融合ꎬ提高模型的准确率和泛化能力[１０].胡晓丽等[１１]基于集成学习对用户重购行为进行预测ꎬ引入分段下采样的方法解决类别不平衡问题ꎬ并用Ｓｔａｃｋｉｎｇ融合了ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ㊁ＸＧＢｏｏｓｔ㊁ＬｉｇｈｔＧＢＭ构建预测模型ꎬ结果表明ꎬＳｔａｃｋｉｎｇ方法能够带来０.４％至２％的ＡＵＣ(Ａｒｅａｕｎｄｅｒｔｈｅｒｅｃｅｉｖｅｒｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅ)提升.吕泽宇等[１２]使用了ＬｉｇｈｔＧＢＭ和ＸＧＢｏｏｓｔ两种方法构建模型ꎬ并用Ｈｙｐｅｒｏｐｔ进行参数搜索ꎬ证明该方法只需少量特征即可达到较好的预测效果.基于先进的机器学习算法ꎬ引入特征工程设计ꎬ也是数据挖掘的关键技术之一.机器学习算法用于解决多个领域多个方向问题ꎬ学习效果如何很大程度上依赖于特征工程中提取的特征是否真正贴合业务需要ꎬ这一过程需要结合许多研究领域的专家知识.文献研究发现ꎬ针对电商购物节后消费者重复购买行为预测研究不多ꎬ通过提取特征值ꎬ结合促销活动变量对消费者行为产生的特殊影响ꎬ可构建更精准的重复购买预测模型.此外ꎬ运用天猫大数据平台提供的公开数据集ꎬ针对促销前和促销中的用户短期行为等数据维度提取更加详细的特征值ꎬ运用ＸＧＢｏｏｓｔ集成学习算法构建电商购物节后新用户重复购买行为预测模型ꎬ提高预测能力.１㊀算法背景决策树算法在机器学习中常用于预测和分类ꎬ是一种有监督的机器学习方法.在数据复杂的情况下ꎬ使用单一决策树进行预测有时无法取得较好的效果.Ｋｅａｒｎｓ等[１３]认为可通过集成学习将弱学习算法提升为强学习算法.集成算法主要有Ｂａｇｇｉｎｇ和Ｂｏｏｓｔｉｎｇ两类.其中Ｂｏｏｓｔｉｎｇ提升算法由Ｓｃｈａｐｉｒｅ[１４]通过构造多项式级算法ꎬ率先提出验证Ｋｅａｒｎｓ弱学习算法提升的思路ꎬ其各个相互依赖的分类器串行ꎬ根据预测能力的不同ꎬ预测函数的权重也不同.陈凯等[１５]研究表明ꎬ在训练的过程中增加对分类错误样本的学习权重ꎬ在迭代中能够不断调整和持续提高准确度ꎬ将各个基学习器进行加权集成输出最终结果.ＸＧＢｏｏｓｔ算法全称ｅＸｔｒｅｍｅＧｒａｄｉｅｎｔＢｏｏｓｔꎬ由Ｃｈｅｎ等[１６]在经典Ｂｏｏｓｔｉｎｇ算法ＧＢＤＴ的基础上改进提出ꎬ在计算速度上表现优秀.ＸＧＢｏｏｓｔ的核心思想是采用向前分布算法ꎬ每轮迭代产生的弱分类器都在上一轮迭代的残差基础上继续训练ꎬ通过不断减小残差来实现回归和分类ꎬ并将ＣＡＲＴ(Ｃｌａｓｓｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｔｒｅｅ)分类回归树作为基学习器.ＸＧＢｏｏｓｔ算法的目标函数由损失函数和复杂度函数相加而成ꎬ模型误差小ꎬ更加简单ꎬ可防止过拟合ꎬ使用梯度提升法可使目标函数最小化.其目标函数在经过泰勒二次展开后可以简化为Ｏｂｊ＝－１２ðＴｊ＝１Ｇｊ２Ｈｊ＋λ＋γＴ(１)式中:Ｔ为叶子节点数ꎻγ为学习率限制叶子节点个数ꎻλ为正则化参数限制叶子节点分数ꎻＧｊ为一阶导数ꎻＨｊ为二阶导数.在每棵树选择特征进行分裂时ꎬＸＧＢｏｏｓｔ使用的是贪心法ꎬ遍历特征计算每个节点的分裂收益ꎬ选择增益最大的特征进行分裂:Ｇａｉｎ＝１２ＧＬ２ＨＬ＋λ＋ＧＲ２ＨＲ＋λ－(ＧＬ＋ＧＲ)２ＨＬ＋ＨＲ＋λ[]－γ(２)即用分割后的目标函数值减去分割前的目标函数值ꎬ当增益大于γ阈值时ꎬ树才分裂ꎬ这样目标函数在优化的同时也实现了预剪枝.当数据量极大时贪心算法十分耗费内存ꎬ对此ＸＧＢｏｏｓｔ算法还提出了一种近似搜索方法ꎬ在难以精确搜索情况下运用全局近似或者局部近似选取候选分裂点ꎬ再从中选择最佳分裂点ꎬ结果同样具有准确性.通过调用Ｐｙｔｈｏｎ开发环境的ＸＧＢｏｏｓｔ工具包进行重复６３１㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２３年㊀㊀㊀㊀购买行为的预测.２㊀数据采集与分析２.１㊀数据集数据集来源于阿里云天池大数据平台天猫复购预测大赛的公开数据集.该数据集包含了４２４１７０名匿名用户的基本信息以及他们在双十一购物狂欢节前６个月以及双十一购物狂欢节当天的交互行为记录和购物记录ꎬ同时标记了这些用户在购物节后６个月是否有重复购买行为.数据集一共包括用户信息表用户行为日志表用户－商家消费行为表３张数据表ꎬ提供了用户编号用户年龄范围用户性别商品编号商品类别编号商品品牌编号商家编号行为时间行为类型９个属性.数据初筛发现ꎬ数据集的样本用户皆有过一次以上的购买记录ꎬ且双十一购物狂欢节期间都有首次进行消费的商家.用户信息表和用户行为表包含了所有样本用户的相关数据.为满足模型训练及测试的需求ꎬ天池大数据平台提供的数据集将样本用户分为数量相当的两部分ꎬ并分别归入电商用户行为模型的训练集和测试集之中.其中训练集中的ｌａｂｅｌ字段已经完成对用户的标签化ꎬ即标明用户在双十一购物狂欢节后是否会重复购买ꎬ用于有监督学习对模型进行分类训练ꎻ而测试集中的ｐｒｏｂ字段表示预测用户是否在促销活动后重复购买ꎬ在模型训练后对无标签对象进行预测.２.２㊀数据清洗２.２.１㊀缺失值处理原数据集用户信息表中的ａｇｅ＿ｒａｎｇｅ(用户年龄范围)字段有９２９１４条缺失值㊁ｇｅｎｄｅｒ(用户性别)字段有１０４２６条缺失值ꎬ缺失值在属性中占比较大ꎬ使用均值替换法在已有数据中寻找缺失数据的最可能值.购买同一产品的用户群体往往具有相似的年龄和性别.对应数据处理流程包括:首先ꎬ在用户信息表中获取缺失年龄或性别属性用户对应的ｕｓｅｒ＿ｉｄ(用户编号)ꎬ通过这些ｕｓｅｒ＿ｉｄ在用户行为日志表中寻找属性值缺失用户购买过的所有商品的ｉｔｅｍ＿ｉｄ(商品编号)ꎻ其次ꎬ在用户行为表中寻找购买过这些商品的其他用户的编号ꎬ通过用户信息表得到这些用户的年龄范围或性别属性ꎬ以此计算商品用户群的平均年龄范围或性别属性ꎻ最后ꎬ以所有已购商品的平均用户年龄和性别的平均值填补该用户缺失的年龄或性别属性.用户行为日志表中的ｂｒａｎｄ＿ｉｄ(商品品牌编号)字段有９１０１５个缺失值ꎬ但由于同一商家售卖同一类别的同一商品ꎬ其品牌应当是相同的ꎬ其中大部分的缺失值可以通过与ｉｔｅｍ＿ｉｄ(商品编号)ꎬｃａｔ＿ｉｄ(商品类别编号)ꎬｓｅｌｌｅｒ＿ｉｄ(商家编号)进行匹配找回.２.２.２㊀数据转换在特征构造过程中需要按照时间进行数据提取ꎬ而原字段ｔｉｍｅ＿ｓｔａｍｐ时间戳以ｍｍｄｄ标识ꎬ如５月１１日记为０５１１的ｓｔｒｉｎｇ类型数据ꎬ来记录用户在线行为发生时间ꎬ无法进行数学运算ꎬ因此在数据集成时对ｔｉｍｅ＿ｓｔａｍｐ时间戳进行转换并添加一个ｉｎｔ类型的新字段ｄａｙ ꎬ用来表示用户在线行为发生时间在从５月１１日至１１月１１日这１８５ｄ的时间周期内所处的位置ꎬ如将０５１１转化为１ ꎬ将１１１１转化为１８５ ꎬ这样就不必考虑每月天数之间的差异并可以按时间进行数据提取.３㊀特征工程特征工程即对原始数据进行一系列处理的工程ꎬ最大限度地提炼出特征ꎬ作为输入供模型和算７３１㊀第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀景秀丽ꎬ等:基于ＸＧＢｏｏｓｔ算法的电商用户重复购买行为预测㊀㊀法使用.特征工程是对数据进行理解㊁表示和展示的过程ꎬ其在实际过程中要求尽可能地去除原始数据里的噪声ꎬ提炼出更加高效的特征以供预测模型调用解决问题.高质量特征对于提高模型的性能和精准度有很大意义.特征工程需要结合多学科知识ꎬ首先对电商用户重复购买行为的影响因素模型进行分析.用户自身属性方面ꎬ徐鹏鹏[１７]构建结构方程模型研究用户重复购买电商品牌的影响因素ꎬ认为客户的个人特征㊁质量关注㊁感知价值㊁网购依赖及购物满意度会造成影响.商品属性方面ꎬ李海霞[１８]根据环境心理学理论和社会交换理论ꎬ认为客户面对与商家在口碑㊁技术㊁人员㊁产品等服务接触时产生的刺激ꎬ会对社会关系及经济关系进行是否满意和信任的考量ꎬ从而决定是否重复购买.在用户与商家间的交互关系上ꎬ经典的ＲＦＭ模型通过客户最近一次的消费时间㊁消费频度和消费金额对客户价值进行衡量.针对电商行业特点ꎬ李敏等[１９]在ＲＦＭ模型的基础上加入客户对商品满意度和关注度的考量ꎬ构建ＲＦＭＳＡ(Ｒｅｃｅｎｃｙꎬｆｒｅｑｕｅｎｃｙꎬｍｏｎｅｔａｒｙꎬｓｔａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎꎬａｔｔｅｎｔｉｏｎ)模型对用户忠诚度进行分类.薛红松等[２０]验证了电商客户重购行为和商家商品销量和排名符合幂律分布ꎬ重购行为倾向于在一定时期内集中发生ꎬ且随着购买次数增加ꎬ重购周期将缩短ꎬ状态趋向稳定.由此可见ꎬ当前针对电商用户重复购买行为影响因素的研究ꎬ很多学者尚未将商家推广促销和电商平台购物节活动等纳入具体分析.促销刺激可以加速新用户与商家产生交互关系ꎬ也增加了对新用户价值判断的难度.对新老客户重复购买意愿的不同特点ꎬ卢美丽等[２１]考虑了购买强化效应ꎬ并验证受此影响顾客购买次数可呈幂律分布或广延指数分布ꎬ即可将客户分为易受促销影响的提升区顾客和已形成购物惯性的稳定区顾客.结合上述研究以及数据集提供的有限信息ꎬ本研究将在特征提取时构建４大类特征ꎬ即用户特征㊁商家特征㊁关系特征㊁促销特征.原数据集的可用特征维度较低ꎬ因此在提取原特征之外还需要通过对原属性进行分割和结合ꎬ构造出新的特征.商家特征考虑商家热度㊁口碑㊁产品对重复购买的影响ꎻ用户特征考虑其人口特征㊁网购依赖度㊁网购信任度㊁稳定忠诚度ꎻ交互特征考虑用户对商家的交互时间㊁交互频次ꎻ促销特征考虑商家的促销力度以及用户的价格敏感度.如图１所示.图１㊀特征工程设计３.１㊀用户特征用户特征是对用户个人属性和购物偏好的描述ꎬ包括人口特征㊁网购依赖度㊁网购信任度㊁稳定度ꎬ会对其是否重复购买造成影响.多数研究者会从原始数据集的用户信息表中提取用户人口特征数据ꎬ参照此方法ꎬ本研究基于所用数据集中的用户信息表提取用户年龄和性别数据ꎬ探究其对消费８３１㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２３年㊀㊀㊀㊀者的购买行为和购买偏好的影响作用ꎬ即将上述两类数据属性作为原特征进行提取[１４].网购依赖度则体现用户是否为电商平台的重度使用者ꎬ主要考虑其活跃度和使用深度.用户行为日志表中记录了用户在促销活动前和促销活动中的６个月内在平台内点击㊁加入购物车㊁购买收藏的行为.用户各类行为频次越高ꎬ登录天数越多ꎬ说明其对平台越忠实ꎬ具有更高的维护价值.因此可以从行为日志表统计出用户的点击总次数㊁加入购物车总次数㊁购买总次数㊁收藏总次数㊁登录总天数㊁购买总天数作为特征.另一方面ꎬ相较于只在平台购买小部分类别产品的用户ꎬ部分用户对平台使用程度更深ꎬ运用平台满足其大部分购物需求ꎬ有更高的重复购买可能性.可以据此统计用户购买类别总数㊁购买品牌总数㊁购买不同商品总数这几个特征.网购信任度代表用户对电商产品可靠性的认知以及对性价比的敏感度.一些用户属于冲动型消费者ꎬ在电商平台上查询到喜欢的商品之后无需多做了解就能提交订单ꎻ一些用户属于理智型消费者ꎬ在选购商品时习惯货比三家ꎬ争取最大可能以更优惠的价格买到性价比高的商品.通过用户行为日志表可以计算用户购买行为和非购买行为所有操作的比例ꎬ即购买行为占比和非购买行为占比ꎬ以及非购买行为的购买转化率ꎬ计算公式为用户操作行为占比＝用户某种操作行为总次数用户所有操作行为总次数(３)非购买行为转化率＝购买行为次数各种非购买行为总次数(４)用户稳定度说明用户转移购买的难易程度.电商平台产品质量相对难以直接判断ꎬ一些高稳定度用户在积攒购物经验ꎬ找到自己满意的商家后ꎬ会倾向于在该商家进行持续的购买以节省搜寻试错成本ꎬ有更高的重复购买可能性.此处重复购买者指的是在某商家购买天数超过两天的用户ꎬ可以对用户购买商家总数㊁用户重复购买次数㊁用户重复购买商家总数㊁重复购买率进行统计计算ꎬ公式如下:用户重复购买率＝所有重复购买过的商家所有购买过的商家(５)３.２㊀商家特征商家特征描述的是商家的形象和吸引力ꎬ商家的热度㊁口碑以及产品特征会对重复购买决策造成影响.商家热度反映商家的客户及潜在客户数量ꎬ商家的热度越高说明其吸引顾客完成订单的能力越强.可以构建出商家被点击总次数㊁被加入购物车总次数㊁被购买总次数㊁被收藏总次数等特征.商家口碑及其客户满意度是用户决定是否重复购买的关键因素.如果有更多用户在查看㊁加购㊁收藏商家商品ꎬ进行多重信息搜集和产品比较后ꎬ最终能够完成转化进行购买ꎬ说明商家在信誉㊁价格等方面能够让顾客信任ꎬ有较好的口碑ꎬ这也将增加再次购买的可能性.据此构造商家的点击购买转化率㊁加购购买转化率㊁收藏购买转化率.此外购买者总数和重复购买者总数也是商家口碑的一个重要考量因素ꎬ重复购买率越大ꎬ说明其客户满意度越高.可构建的特征有商家购买者总数㊁重复购买者总数㊁重复购买率.重复购买率的计算公式是重复购买率＝重复购买者总数购买者总数(６)商家产品类型和特点也会影响用户在店内重复购买的意向ꎬ商家的产品种类越丰富ꎬ越能吸引９３１㊀第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀景秀丽ꎬ等:基于ＸＧＢｏｏｓｔ算法的电商用户重复购买行为预测㊀㊀用户进行搜索.因此统计出商家种类总数㊁品牌总数㊁商品总数的特征ꎬ将商家对用户吸引力进一步量化.３.３㊀交互特征交互特征描述的是每条记录中指定用户和商家之间存在的关系ꎬ关系越强ꎬ再次购买的可能性越大.关系强度可以通过最近一次交互行为的时间㊁交互频次体现.最近一次行为发生的时间越相近ꎬ说明用户近期对商家越关注ꎬ因此要计算用户最近一次与商家发生交互行为距离双十一狂欢购物节促销活动的天数.而用户对商品进行点击㊁加入购物车㊁收藏等操作的频次越高ꎬ说明用户对商品和商家越关注ꎬ可以构造出特定用户在特定商户中的点击总次数㊁点击总天数㊁加购商家总次数㊁收藏商家总次数等相关特征.用户单次在商家内部购买的商品数量会影响消费者与商家之间的关系深度ꎬ用户对商家内的多种不同商品有购买意向会影响未来重购行为的发生概率.从用户行为日志表中可以构造出用户在商家的购买总件数㊁购买不同商品数㊁购买品牌数㊁购买类别数等特征.３.４㊀促销特征促销帮助商家吸引了更多新用户ꎬ所以有必要针对促销构建特征帮助判断新客户重复购买的可能性ꎬ主要观察商家的促销力度及用户的价格敏感度.当商家活动力度大时ꎬ可能会导致短期购买量大涨ꎬ但在活动后一段时间内客户由于反差过大而不愿再次购买.可以通过比较商家近期关注度与长期关注度进行观察ꎬ构造商家促销月被点击次数㊁被加购次数㊁被购买次数㊁被收藏次数ꎬ促销月被点击占比㊁被加购占比㊁被购买占比㊁被收藏占比特征.当用户价格敏感度高时ꎬ在促销的驱动下可能会在短期内活跃度提高ꎬ产生更多交互记录ꎬ而促销结束后可能受价格影响不选择重复购买.对此可以在用户行为日志表中构造一些趋势特征来对用户的促销敏感度进行衡量ꎬ如促销月用户点击㊁加入购物车㊁购买㊁收藏行为的次数ꎬ以及这４种行为的次数在所有对应行为次数中的占比ꎬ即用户促销月点击占比㊁加购占比㊁购买占比㊁收藏占比.最终一共提取了３类５５个特征.促销月某行为占比＝促销月(商家受到或用户进行)某行为次数(商家受到或用户进行)某行为总次数(７)通过对数据集直接分析ꎬ构造出来的特征往往在取值范围上存在着较大的落差.如果某一特征的量级过大㊁方差过大ꎬ很有可能导致该特征在模型训练时发挥主导作用ꎬ从而使得其他特征失效.为了避免这一情况发生ꎬ在模型训练之前对特征值进行均值归一化处理ꎬ使所有特征值呈服从均值为０㊁标准差为１的标准正态分布.运用Ｐｙｔｈｏｎ中ｓｋｌｅａｒｎ包的ＳｔａｎｄａｒｄＳｃａｌｅｒ完成这一操作.４㊀模型构建训练与预测４.１㊀模型构建４.１.１㊀样本划分与比例调整通过Ｐｙｔｈｏｎ程序中的ＸＧＢｏｏｓｔ包和ｓｋｌｅａｒｎ包对预测模型进行构建与训练.运用ＸＧＢｏｏｓｔ算法进行有监督训练.阿里云天池大数据平台天猫复购预测大赛数据集提供了带有用户分类标签的训练表一共包含２６０８６４条数据ꎬ数据量较为充足ꎬ可以按照标准形式将样本划分为训练集和测试集ꎬ比例为７ʒ３.样本数据中的正样本ꎬ即重复购买用户样本为１５９５２条ꎬ负样本ꎬ即非重复购买用户样０４１㊀㊀㊀辽宁大学学报㊀㊀自然科学版２０２３年㊀㊀㊀㊀本为２４４９１２条.样本数量正负样本比例约为１ʒ１５ꎬ数量差距较大ꎬ存在类别不平衡的问题.严重的类别不均衡在机器学习的过程中可能会导致模型倾向样本数量多的类别ꎬ引起过拟合问题ꎬ影响模型预测结果的准确性ꎬ因此通过一定的采样策略ꎬ保证模型训练时正负样本比例协调.Ｐｙｔｈｏｎ的ＸＧＢｏｏｓｔ包为解决数据类别不均衡的问题提供了方法.如果只考虑模型的ＲＯＣ(Ｒｅｃｅｉｖｅｒｏｐｅｒｔａｔｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｃｕｒｖｅ)㊁ＡＵＣ㊁召回率指标ꎬ而不关心样本为某一类别的概率大小ꎬ可以通过将Ｂｏｏｓｔｅｒ参数中的ｓｃａｌｅ＿ｐｏｓ＿ｗｅｉｇｈｔ设置为数据负样本数量/正样本数量ꎬ为比例小的样本赋予更大的权重ꎬ改变样本在训练中的贡献ꎬ减弱类别数量不平衡的影响ꎬ即将ｓｃａｌｅ＿ｐｏｓ＿ｗｅｉｇｈｔ的参数值设置为１５.４.１.２㊀参数设置Ｐｙｔｈｏｎ程序中的ＸＧＢｏｏｓｔ包对学习目标参数ｅｖａｌ＿ｍｅｔｒｉｃ设置指定分类器训练情况的输出指标ꎬ再调用ｓｋｌｅａｒｎ包中的ｍｅｔｒｉｃｓ选择整个模型需要输出的评估指标.ＸＧＢｏｏｓｔ一共有通用参数㊁Ｂｏｏｓｔｅｒ参数㊁学习目标参数３类.１)通用参数对模型宏观功能进行控制.Ｂｏｏｓｔｅｒ决定的是迭代所用的模型ꎬ有树模型和线性模型ꎬ本实验使用的是树模型ｇｂｔｒｅｅ.ｓｉｌｅｎｔ决定运行时是否输出信息ꎬ默认值０输出.ｎｔｈｒｅａｄ决定运行时使用的线程数ꎬ默认值为－１ꎬ代表自动获取最大值.２)Ｂｏｏｓｔｅｒ参数用于控制每一步Ｂｏｏｓｔｅｒ(树或回归)的生成ꎬ如表１所示.ｅｔａ即学习率ꎬ决定每次迭代的收缩步长ꎬ参数值越大越难以收敛ꎬ因此将参数值设置为偏小值０.１ꎬ提升学习过程的精细化.ｍｉｎ＿ｃｈｉｌｄ＿ｗｅｉｇｈｔ为最小叶子节点样本权重和ꎬ当一个叶子节点的样本权重总和小于该参数值时则停止分裂ꎬ取值范围为[０ꎬ＋ɕ)ꎬ取值越大越保守ꎬ可以防止过拟合ꎬ默认值为１.ｍａｘ＿ｄｅｐｔｈ为树的最大深度ꎬ该值越大模型则越复杂ꎬ越容易导致过拟合ꎬ默认值为６.ｓｕｂ＿ｓａｍｐｌｅ控制构建每棵树时采用的样本比例ꎬ可以防止过拟合ꎬ取值于(０ꎬ１]之间ꎬ此处设为值０.８.ｃｏｌｓａｍｐｌｅ＿ｂｙｔｒｅｅ控制构建每棵树时随机抽取的特征占比ꎬ取值于(０ꎬ１]之间ꎬ此处设为值０.８.ｇａｍｍａ指的是节点分裂要求的最小损失函数减少值ꎬ参数越大越能避免过拟合ꎬ默认值为０.ａｌｐｈａ为控制复杂度的权重的Ｌ１正则化项ꎬ参数值越大越能避免过拟合ꎬ可以加快高维度数据的运算速度ꎬ此处设为值１.ｓｃａｌｅ＿ｐｏｓ＿ｗｅｉｇｈｔ可在类别样本数不平衡时加快算法收敛速度ꎬ此处设为值１５.表１㊀Ｂｏｏｓｔｅｒ参数初始值设置参数名参数值ｅｔａ０.１ｍｉｎ＿ｃｈｉｌｄ＿ｗｅｉｇｈｔ１ｇａｍｍａ０ｍａｘ＿ｄｅｐｔｈ６ｓｕｂ＿ｓａｍｐｌｅ０.８ｃｏｌｓａｍｐｌｅ＿ｂｙｔｒｅｅ０.８ａｌｐｈａ１ｓｃａｌｅ＿ｐｏｓ＿ｗｅｉｇｈｔ１５３)学习目标参数ꎬ确定模型学习目标.ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ确定需要被最小化的损失函数ꎬ由于研究的问题是二分类问题ꎬ并要求以概率的形式输出结果ꎬ因此将此参数设定为ｂｉｎａｒｙ:ｌｏｇｉｓｔｉｃꎬ即二分类回归.ｅｖａｌ＿ｍｅｔｒｉｃ定义的是分类器的评估指标ꎬ可以同时添加多种指标ꎬ此处添加常用的ａｕｃ㊁ｌｏｇｌｏｓｓ(负对数似然函数值)㊁ｅｒｒｏｒ(二分类错误率).ｓｅｅｄ为随机数种子ꎬ该参数值能使随机数据复现ꎬ此处设置为１００.４.２㊀模型训练４.２.１㊀初始参数训练ＸＧＢｏｏｓｔ包中的ＸＧＢｏｏｓｔ.ｔｒａｉｎ()用于对分类器进行训练ꎬ参数主要包括ｐａｒａｍｓ㊁ｄｔｒａｉｎ㊁ｎｕｍ＿ｂｏｏｓｔ＿ｒｏｕｎｄ㊁ｅｖａｌｓ＝()㊁ｅａｒｌｙ＿ｓｔｏｐｐｉｎｇ＿ｒｏｕｎｄｓ.ｄｔｒａｉｎ指的是被训练的数据.ｎｕｍ＿ｂｏｏｓｔ＿ｒｏｕｎｄ指的是１４１㊀第２期㊀㊀㊀㊀㊀㊀景秀丽ꎬ等:基于ＸＧＢｏｏｓｔ算法的电商用户重复购买行为预测。

电子商务网站开发中数据库安全问题分析

电子商务网站开发中数据库安全问题分析车延雪【摘要】Along with internet popularization and development in China,people＇s living habits and transaction mode has been changed greatly,and e-commerce has gradually become the emerging business activities pattern,and at the same time the question of security of e-commerce has gradually come out,and become one of the important factors that restrain the development of.The database is the core part of electronic commerce website,and the database security directly affects the normal operation of the electronic commerce website,and it is the foundation to ensure the effective operation of the electronic commerce website and taking effective measures to ensure the electronic commerce website database security is very necessary and important.%随着Internet 的在中国的普及与发展,人们的生活习惯和交易方式都发生了巨大改变,电子商务逐渐成为商务活动的新兴模式,与此同时电子商务的安全性问题也逐渐凸显出来,成为抑制其发展的重要因素之一。

知识库建设方案【精品文档】

第四步：知识的利用。知识本身没有价值，只有被利用的知识才能发挥作用。我们经常见到有许多 “宏伟”的知识库，但是从来没有人去用。在案例中导致知识不能被充分利用的原因，除了知识本身是“知识碎片”外，还有一个重要的原因是这些知识根具体的业务是无关的、分离的、“两张皮”的，要解决这个问题需要在第二步做知识的产出分析的同时做知识的利用分析，从知识使用者的角度去分析他们的具体需求：为完成某个工作，需要哪些知识、这些知识该如何表达和传递。第五步：知识的创新。
RWD ALL：Radmin ：
RWD PM：RW 其他人的 R 权限需要 PM 或者 admin 赋予，默认只有 pm 和 admin 可以访问。admin ：
RWD PM：RW 其他人的 R 权限需要 PM 或者 admin 赋予，默认只有 pm 和 admin 可以访问。
其他设计相关资料和记录等。
商务比选类：《项目外包服务商务比选文件_项目名称_XXXX-XX-XX》、《项目外包服务需求说明书_项目名称_XXXX-XX-XX》、《项目外包服务技术规范书_项目名称_XXXX-XX-XX》、《项目外包服务设备配置清单_项目名称_XXXXXX-XX》、《项目外包服务工作量及报价_项目名称_XXXX-XX-XX》、《项目外包服务资源矩阵_项目名称_XXXX-XX-XX》、《项目外包服务工作量及报价_ 项目名称_XXXX-XX-XX》、《项目外包服务比选评分表（软件类、运营类、咨询类） _项目名称_XXXX-XX-XX》验收类：
项目变更《项目变更申请书_项目名称_XXXX-XX-XX》、《项目变更技术方案_项目名称_XXXX-XX-XX》、《项目变更会议纪要_项目名称_XXXX-XX-XX》、其他变更相关资料和记录等项目交维《交维申请书_项目名称_XXXX-XXXX》、《交维会议纪要_项目名称_XXXX-XX-XX》、《交维技术文档_项目名称_XXXX-XX-XX》、其他交维相关内容等竣工验收《项目结项汇报材料_项目名称_XXXX-XX-XX》、《项目结项会议纪要_项目名称_XXXX-XX-XX》、《项目结项报告_项目名称_XXXX-XX-XX》、《项目结项数据_项目名称_XXXXXX-XX》、《软件类项目外包终验报告_项目名称 _XXXX-XX-XX》、《运营类项目外包验收报告_项目名称 _XXXX-XX-XX》、《咨询类项目外包验收报告 _项目名称 _XXXX-XX-XX》、其他竣工验收相关的资料等。

Hadoop开发者第四期--北风网

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本期主编
《Hadoop 开发者》第四期何忠育 ( Spork )
编辑
皮冰锋 ( 若冰 ) 易剑 ( 一见 ) 贺湘辉 ( 小米 ) 王磊 ( beyi ) 代志远 ( 国宝 ) 柏传杰 ( 飞鸿雪泥 ) 何忠育 ( Spork ) 秘中凯
Hadoop 开发者第四期
mooon
二、分层结构
三、基础类库
四、公共组件
-2-
Hadoop 开发者第四期
mooon
五、分布式平台
Mooon 的源代码放在 GoogleCode 网站上，可通过 SVN 下载，或直接在浏览器上查看，网址是： /p/mooon。同时，我也会在上输出 mooon 的一些情况。
作者简介：jamesqin(覃武权)，负责各种运营支撑和管理平台的架构及开发，致力于运维支撑体系的数据化、自动化、流程化建设。联系方式：jamesqin at -4-
Hadoop 开发者第四期
海量数据处理平台架构演变
grep、 sort、 uniq、 awk、 sed 等系统命令，完成了很多的统计需求，比如统计访问频率较高的 client_ip，某个新上线的的页面的 referer 主要是哪些网站。嗯，不错，老大如果问起这个网站的一些数据，回答起来绝对是游刃有余。^_^ 看书看得小有成就的小 Q 暗自窃喜，这时候王 sir 走过来关心下徒弟，小 Q 一激动，就把刚学的东东向王 sir 汇报了一番。王 sir 边听边点点头，称赞小 Q 懂的还真不少啊！ “如果你的网站数据量再翻 10 倍，达到日志总行数 1 亿/天，这个架构还能支撑吗？” “这个，这……”突然一问，问懵了小 Q，露馅了不是? 小 Q 赶紧认了， “这个还真不知道，求师傅详解。 ” 王 sir 看这徒弟如此积极好学，心里很是安慰，拿着笔在小 Q 的笔记本上边划边耐心讲道。当业务的迅猛发展，网站流量爆发增长，产品经理如果想从中获取更多的用户特征和用户信息，就需要我们这些数据分析人员从不同的日志中找到令他们满意的答案。如果（1）日志总行数：1 亿/天（2）每天日志大小：450Byte/行 * 1 亿 = 42G，（3）日志种类：5 种那么之前采用的 LogBackup 服务器就会出现短板，虽然 LogBackup 服务器不会有空间不足的风险，但是它这样单机独立存储，在一堆数据之中执行一次 grep，都需要等上几分钟，串行操作直接导致性能瓶颈。这时候细心观察 LogBackup 服务器上的 cpu 利用率数据，就会发现日志存储服务器大部分的时间都是闲置状态，而一些临时的 linux 命令或脚本运行的时候， cpu 利用率也不高，如下图：

《架构之美：揭秘软件设计之美》笔记

《架构之美：揭秘软件设计之美》阅读随笔目录一、内容概括 (2)1.1 为什么读这本书 (3)1.2 架构的重要性 (4)二、软件架构的基本概念 (5)2.1 架构的定义 (7)2.2 软件架构的组成部分 (7)2.3 架构的类型 (9)三、软件架构的设计原则 (11)四、软件架构的风格与流派 (12)4.1 面向对象架构 (14)4.2 微服务架构 (15)4.3 事件驱动架构 (16)4.4 分布式架构 (18)4.5 其他架构风格 (19)五、软件架构的评估与优化 (21)5.1 架构评估的方法 (22)5.2 架构优化的策略 (23)5.3 性能、可扩展性与可用性的权衡 (25)六、软件架构师的角色与责任 (26)6.1 架构师的职业素养 (28)6.2 架构师的责任划分 (29)6.3 架构师的技能要求 (30)七、案例分析 (31)7.1 成功的软件架构案例 (33)7.2 挑战与失败的软件架构案例 (34)7.3 从案例中学习的经验与教训 (35)八、未来趋势与展望 (36)8.1 软件架构的未来发展趋势 (38)8.2 新技术对软件架构的影响 (39)8.3 架构师如何应对未来挑战 (40)九、结语 (41)9.1 对本书的总结 (42)9.2 对读者的寄语 (43)一、内容概括《架构之美：揭秘软件设计之美》犹如一把钥匙，为我们缓缓开启了软件设计的神秘大门。

本书不仅仅是对软件架构理论的简单介绍，更是一次深入软件设计核心的探索之旅。

书中首先通过生动有趣的实例，引导我们理解架构的本质。

这其中包括了诸如架构师的角色定位、如何看待软件的演化过程、模块化思维的重要性等关键概念。

这些实例不仅让我们对软件设计有了更为直观的认识，也激发了我们对于构建高效、灵活软件系统的热情。

在深入软件设计方法论的部分，作者详细阐述了如何根据不同的应用场景和需求，选择合适的架构风格。

从微服务架构到事件驱动架构，从领域驱动设计到模块化与组件化设计，每一种架构风格都有其独特的优势和适用场景。

《数据安全与流通：技术、架构与实践》记录

《数据安全与流通：技术、架构与实践》阅读札记目录一、数据安全与流通概述 (2)1. 数据安全与流通的重要性 (3)2. 数据安全与流通的发展历程 (4)二、数据安全技术 (5)1. 加密技术 (7)2. 解密技术 (8)3. 数据脱敏技术 (10)4. 访问控制技术 (11)5. 数据溯源技术 (11)三、数据流通架构 (13)1. 数据分发与共享平台 (14)2. 数据交换平台 (16)3. 数据共享机制 (17)4. 数据隐私保护技术 (18)四、数据安全与流通的实践 (19)1. 企业内部数据安全管理与流通实践 (21)2. 企业间数据共享与交换实践 (22)3. 政府数据开放与共享实践 (23)4. 国际合作中的数据安全与流通实践 (24)五、数据安全与流通的未来趋势 (25)1. 技术创新与发展趋势 (27)2. 法律法规与政策完善 (28)3. 社会认知与公众参与 (30)六、总结与展望 (31)1. 对数据安全与流通问题的深入思考 (32)2. 对未来发展的展望与建议 (34)一、数据安全与流通概述数据安全与流通在当今数字化社会中扮演着至关重要的角色，随着大数据、云计算、物联网等技术的广泛应用，数据已经成为了企业的核心资产和竞争力所在。

与此同时，数据的安全性和流通性也面临着前所未有的挑战。

如何确保数据的安全存储、传输和使用，同时又能实现数据的有效流通和共享，成为了我们必须面对的问题。

数据安全是数据流通的基础，在数据的生命周期中，从收集、存储、处理到传输、应用，每一个环节都可能存在安全风险。

我们需要采用一系列的技术和管理措施来保障数据的安全性，这包括数据加密、访问控制、数据备份与恢复、安全审计等手段。

数据流通则是数据价值的重要体现，通过数据流通，可以实现数据的共享和协同作业，提高数据处理效率和创新能力。

数据流通也可以促进公共利益和社会发展，在政府治理、疫情防控、交通管理等领域，数据的流通和共享可以发挥巨大的作用。

系统分析师复习重点

系统分析师复习重点一、综合知识 (2)（一）面向对象技术 (2)（二）网络与安全信息化 (3)（三）知识产权与标准化 (6)（四）计算机系统与配置 (7)（五）软件工程 (11)（六）信息化基础知识 (17)（七）数据库系统 (19)（八）操作系统 (20)（九）经济、管理与数学知识 (22)（十）多媒体技术 (24)（十一）计算机网络技术 (25)二、案例分析 (28)（一）系统分析常用工具 (28)（二）系统分析与建模(需求分析、系统建模、系统开发方法) (28)（三）系统设计与维护(系统测试、系统运行) (31)（四）系统开发项目管理(质量管理、成本管理、进度管理、组织管理) (32)（五）网络与信息化建设(网络规划、电子政务、电子商务) (35)（六）数据库系统及其管理(备份、恢复与容灾、性能分析) (38)（七）中间件 (43)（八）数据仓库 (44)（九）数据挖掘 (45)（十）RUP（统一开发过程） (45)（十一）敏捷方法 (46)（十二）O/R映射(O BJECT/R ELATION) (47)（十三）软件架构 (47)（十四）面向服务体系架构(SOA) (49)（十五）S TRUTS+S PRING+H IBERNATE开源框架 (50)（十六）软件成熟度模型(CMM) (50)（十七）软件产品线 (51)（十八）RIA富互联网应用 (52)（十九）AJAX技术 (53)（二十）M ASHUP (53)（二十一）数据联邦 (54)（二十二）云计算、P2P对等网络计算、网格计算、普适计算 (55)（二十三）电子政务信息共享整合 (60)（二十四）分区技术...................................................................................... 错误!未定义书签。

（二十五）物联网 . (62)一、综合知识（一）面向对象技术1.JacksonBooch 和UML2.类：是一组具有相同属性、操作、、关系、和语义的对象描述接口：是描述类或构件的一个服务的操作构件：是遵从一组接口规范且付诸实现的物理的、可替换的软件模块包：用于把元素组织成组节点：运行时的物理对象，代表一个计算机资源，通常至少有存储空间和执行能力3.4.UML5.传统的程序流程图与UML活动图区别在于：程序流程图明确指定了每个活动的先后程序，而活动图仅描述了活动和必要的工作程序。

dodaf 数据架构定义 -回复

dodaf 数据架构定义-回复"DODAF 数据架构定义"DODAF，全称是美国国防部的国防企业架构框架（Department of Defense Architecture Framework），是一种用于描述和管理国防体系结构和系统的框架。

在DODAF中，数据架构是其中的一个重要组成部分，旨在定义和组织数据的结构和处理方式，以支持各个层面的决策和操作活动。

本文将一步一步回答与DODAF数据架构定义相关的问题。

1. 数据架构的基本概念首先，我们需要了解数据架构的基本概念。

数据架构是一种系统化的数据组织和处理方法，涉及数据结构、组织、流程和使用规则等方面。

它旨在确保数据能够有效和高效地用于支持组织的目标和业务需求。

2. DODAF的基本框架DODAF的基本框架包括多个视图（Views）和一个数据架构视图（Data Architecture View）。

数据架构视图作为整个框架中的一个组成部分，用于描述和分析与数据有关的内容。

它提供了一个全面而一致的方法，以确保各个系统和组织在数据方面的一致性和互操作性。

3. 数据架构视图的组成元素数据架构视图由多个组成元素组成。

其中，最重要的包括数据实体、数据流、数据存储和数据转换等。

数据实体表示系统中的数据对象，数据流表示数据在系统中的流动路径，数据存储表示数据的物理或逻辑存储位置，而数据转换表示对数据进行的转换或处理操作。

4. 数据架构的设计原则在设计数据架构时，有一些重要的原则需要遵循。

首先，数据架构应该与组织的业务目标和需求保持一致。

其次，数据架构应该具有良好的可扩展性和灵活性，以应对未来的需求变化。

此外，数据架构还应具备高度的可用性和安全性，以确保数据的完整性和保密性。

5. 数据架构的开发过程数据架构的开发过程可以分为几个关键阶段。

首先，需要收集和分析与数据有关的需求和要求。

然后，根据这些需求和要求，设计和绘制数据架构视图。

接下来，需要进行数据架构的实施和部署，包括数据模型设计、数据库建立和配置等。

数据治理平台建设方案

数据治理平台建设方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景介绍 (4)1.2 项目目标与期望成果 (5)二、项目需求分析 (6)2.1 业务需求分析 (7)2.2 技术需求分析 (8)2.3 安全性需求分析 (10)三、数据治理平台架构设计 (11)3.1 整体架构设计思路 (12)3.2 数据采集层 (14)3.3 数据存储层 (15)3.4 数据处理层 (16)3.5 数据访问控制层 (18)四、功能模块设计 (20)4.1 数据采集模块 (21)4.2 数据清洗模块 (22)4.3 数据存储模块 (24)4.4 数据分析模块 (25)4.5 数据安全模块 (26)4.6 数据可视化模块 (28)五、技术选型与实施方案 (29)5.1 技术选型原则 (31)5.2 关键技术介绍 (32)5.3 实施方案及时间表 (33)六、项目组织与人员配置 (34)6.1 项目组织结构 (35)6.2 人员配置及职责 (36)七、项目风险管理与应对措施 (37)7.1 项目风险管理分析 (39)7.2 应对措施与预案 (40)八、项目预算与成本估算 (42)8.1 项目预算制定 (43)8.2 成本估算与分析 (44)九、项目实施进度安排 (45)9.1 实施阶段划分 (47)9.2 进度计划表与时间表管理 (47)十、项目后期维护与升级策略 (48)10.1 后期维护计划 (50)10.2 升级策略及规划方案部署计划安排总结概况和数据治理平台的未来发展趋势预测50一、项目概述随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进，数据已成为组织的重要资产。

数据治理作为管理和优化数据的关键手段，已成为当前信息化建设的核心任务之一。

本数据治理平台建设方案旨在通过构建高效、可靠、可扩展的数据治理平台，提升组织的数据质量，释放数据价值，推动决策优化和业务创新。

提升数据质量：通过平台的数据清洗和校验功能，提高数据的准确性和完整性。

产融数据数数相连，共创数字金融新

产融数据数数相连，共创数字金融新未来产业数据、金融数据如何真正实现数数相连，如何依托基于数数相连的海量的数据资源，为商业银行业务人员提供便捷、精准、实用的数据产品及系统服务，赋能业务经营发展，是当下金融业加速推进数字化转型，特别是GBC 一体化建设所关注的一大焦点问题。

为此，本刊特约撰稿人就有关问题对数库科技有限公司（以下简称“数库科技”）创始人兼总裁沈鑫进行了专访。

一、关于产业数据的思考与理念余潮：数库科技作为一家成立14年、深耕产融数字化的数据科技公司，在金融及产业数字化转型领域长期为金融机构、产业园区、企业集团及政府部门提供完整成熟的数据解决方案，您理解的产业链数据体系的特点是什么，产业链数据对各行业的意义有哪些？沈鑫：产业关系是唯一能够连接所有业务的核心关系。

我们认为的产业链数据体系是在全球行业分类系统（GICS）行业分类标准的基础上对产业节点进行规整和梳理，并结合自身十余年积累的近百万产业节点词典，本刊特约撰稿人余潮编者按：当前，随着GBC 一体化联动深入推进，商业银行通过GBC 三端数据融合、行内外数据融合、企业行业产业数据融合，逐步构建起数据生态多态圈，并基于数据生态，进一步构筑客群生态体系、提升业务场景创造力。

在此背景下，为更好地发挥金融科技专业媒体平台作用，《中国金融电脑》聚焦“数据与场景开放生态圈”这一主题，策划开展了一系列主题采访活动，本期刊登该系列活动的第一篇专访文章。

——专访数库科技有限公司创始人兼总裁沈鑫数库科技有限公司创始人兼总裁沈鑫形成的一套对实体经济中所有产业高度浓缩的、数字化和虚拟化的全新产业标准体系。

该体系可以刻画细分产业节点的构成关系及上下游关系，并包含了完整国民经济细分产业的产业网络体系。

信息技术行业垂直链如图1所示。

与传统单链结构的数据不同，产业链数据的数数相连解决了市场上普遍存在的数据孤岛和信息盲点问题。

比如，围绕区域重点产业、国家战略新兴产业、“十四五”规划、专精特新“小巨人”等战略部署，我们筛选出500多个热门精选产业链，可全面支持通过政策主题筛选相关产业，提升产业触达便捷度。

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易用 • 对用户屏蔽多机分布式细节，用户就像写单机程序一样 • 编写Online异步SGD仅需要200行代码； • 100+行就能实现大规模分布式LR算法； • 分布式LDA算法只需要500行代码高效 • 组件分布式多线程实现，同时支持细，专用于Parameter Server • 支持多客户的推广需求
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• 每天处理的数据量将近100个PB，相当于5000个国3w台 • 2015年，全球Spark峰会唯一受邀主题演讲的中国企业 • 多位“人工智能”领域泰斗加盟，机器学习技术国内领先OLAP大脑BMLPaddle
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BML 逻辑回归算法特点:
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• 支持 L-BFGS 和 SGD 两种算法求解
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Offline Data Store Event Q Anti
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Model Trainin度云端杀毒的误差率
• 深度学习算法，预测硬盘故障
• 语音识别应用BML，降低错误率 • 针对搜索用户做直达号的个性化推荐，提升转化率 • 地图推荐商家，应用机器学习提升CTR • 客服问答系统，实现问题自动归类 • 糯米应用BML，实现精准营销和店铺推荐
精准投放及DMP
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消息总线设备总线数据快递
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分析
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Sync/Async Parameter Server Parameter Server Parameter Server
Multi-Iters Compute Components Compute Components Compute Comp网盟）广告 CTR 预估,搜索排序等
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•
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易用的实力派 • 上手容易，隐藏算法细节，指定简单参数即可的团队；多位常年从事机器学习的专家
成功的机器学习应用最需要什么数据
• 数据收集和多套数据的打通 • 清晰、明确、“洁净”的数据源 • Online & Offline数据的结合
系统
• 快速、低成本的实现 • 支持规模快速扩张的高效算法库 • AB Test和模型迭代机制
评价标准 • 推荐系统为例：覆盖率、置信度、差异性、采纳率、新颖性、隐私性、预测Auc、NDCG、收入波动、人工使用体验等指标 • 对整体系统的影响
器学习算法开发以及分布式计算经验
• 设计上汲取了常见计算框架 Hadoop、Spark、MPI的精华。拥有和Hadoop一
样简单的编程模式，比Spark更快的性能，以及比MPI更易用的接口 • 基于数据流的编程模式，让用户通过简单的map-reduce就能轻松写出高效的并行程序 • 计算过程进行托管，提供了包括多轮数据迭代处理、异步更新、并行通信等功能，让用户不在考虑底层的实现细节，专注算法自身逻辑 • ELF还拥有性能一流的参数服务器（Parameter Server），可用于存储万亿规模参数• Machine Learning
Machine Learning 机器学习云
算法丰富
•
自 2009 年开始研发大规模逻辑回归（广告CTR）,已包含20多种并行机器学习算法
性能极致 • 所有算法均为分布式实现,经历数年持续优化,应用大量计算/通信优化技术,速度业界一流