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搜索,场景下智能化演进之路

作为淘宝平台的基石,搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系,而每年双11都是验证智能化进程的试金石。...搜索的智能化元素注入新一代电商搜索引擎的各个环节,通过批量日志下的offline离线建模,到nearline下增量数据的实时建模,解决了环境下的数据转移机器学习(Data Shift MachineLearning...第一次在双11场景下实现了大规模的实时计算影响双11当天的流量分配。 2014年双11当天,Pora系统首次经受了双11巨大流量的洗礼,系统运行可以说是一波三折。...2. 2015年双11,双链路实时体系大放异彩 2014年双11,实时技术在场景上实现了商品维度的特征实时,表现不俗。...总结 经过三年的技术锤炼,围绕在线人工智能技术的智能框架初具规模,基本形成了在线学习加智能决策的智能搜索系统,为电商平台实现消费者、卖家、平台三方利益最大化奠定了坚实的基础。

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企点3.0 | 管理线索转化,企点营销了解下?

1.线索管理优化 | 2.小程序相关优化 | 3.智能推送 线索管理优化 1.线索概览 支持将线索按照时间维度筛选出新增线索数和已流转线索数。...新增线索数趋势,线索价值趋势,线索状态趋势,线索来源趋势,线索来源TOP10趋势等数据图表,能更加清晰直观看出各类数据变化趋势。...2.线索管理配置 新增自定义线索状态,新增自定义线索标签,能够有效的分类线索。 3.线索库 支持对线索进行单个或者批量的操作,修改线索状态以及线索标签,提高线索管理效率,能够快速查看所需的数据。...5.自定义人群包 新增线索属性,客户属性,方便识别线索跟进状态,以及意向状态,以便进行分类,评出接待优先级,再触达到精准人群。 6.邮件营销 线索管理平台新增邮件通路,帮助企业有效触达用户。...智能推送 新增公众号模板消息,支持个性化定义推送模板消息。 以上就是企点营销3.0版本的重要新功能 欢迎小伙伴们体验新功能哦~ ▼点击“阅读原文”立即下载哦~

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    亿级表冷热分级的工程实践

    2、冷热分级存储 2.1 消费链路分析 如上文所说,旁路系统一般不直接和业务系统耦合,而是通过mq来进行解耦合。...60%的数据,热表数据则保留了40%的数据,有效缓解了表膨胀的压力 热表的可读写性能提高了巨大,解决了热表读写慢的问题 3.1.2 性能提升 从观测效果来看,因为表导致超时的接口(nginx监控>45s...),在做了冷数据迁移后,响应时间降低到了1.76s,因此表冷热数据分级的效果还是很明显的。...迁移前 迁移后 4、总结与展望 冷热数据分级是一种有效的解决单表大数据存储和查询问题的方案,可以优化存储资源分配和提高查询效率,在实施过程中需要考虑以下几点: 评估冷热表数据分界线(数据访问频率、重要程度和存储成本等方面...) 制定冷热分表方案,并进行持续的监控和SQL优化 在可预测的未来,我们还有几个地方可以做的更好: 多级存储策略:未来可能会采用更复杂的分级策略,例如基于数据的访问频率、重要性或时效性进行多级划分,并采用不同的存储策略和介质

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    618技术揭秘:弹窗搭投实践

    Tech 导读 弹窗作为非常重要的营销触达手段被各业务广泛应用,本文主要介绍 “XView 营销弹窗搭投系统” 关于快速搭建、投放配置营销弹窗能力的实现原理,以及在 618 等重要场景中的应用和实践...618 来了,对于业务团队来说,最重要的事情莫过于各种营销。如会场、直播带货、频道内营销等等。...而弹窗作为一个极其重要的强触达营销工具,通常用来渲染氛围、引流主会场、以及通过频道活动来提升频道复访等。...通过以上分类的梳理,从业务视角来看,功能性的弹窗在中的重要性是其次的,而主要是营销类的弹窗,它们往往具备以下特点: 突发创意/需求:偶然的创意玩法,或突发的外部业务需求,时效性要求高,即上线时间不可逾期...3.2 能力细化抽象 为了满足以上业务的诉求,从的方向上看,XView 需要做到 快:快速搭建 准:精准投放 稳:高效触达 因此,接下来我们将刨析一个弹窗从生产到应用的过程中所涉及到的一些环节,再来看看如何细化弹窗需要具备的能力

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    电商,性能测试都在做什么?

    电商期间剧增的流量,对电商平台相关的软件系统也带来了更严峻的挑战。 比如秒杀抢购活动要求高并发处理能力,核心业务流程要求更好的可用性以及稳定性,为了需要精确的对线上服务扩容做容量规划等等。...这篇博客,来聊聊电商期间,性能测试工程师都在做哪些事情。。。 PS:由于某些原因,这篇博客延期了将近一个月才发布,不过即将为双十一做准备,到时候会更一篇更详细的博客来说明具体的细节。。。...由于时间紧任务重,为了保证在期间系统能稳定运行,需要梳理出核心的业务。如下图: ?...②、除了核心业务流程,还有时会有一些抢购秒杀抽奖等活动,这类型的业务一般具有短时间内流量剧增,商品优惠券数量有限下的超卖现象,因此需要考虑高并发和超卖问题。...对于我司来说,第一次大力度的,只能通过高峰流量来进行倍增预估,然后做好随时扩容的准备。 4、渠道引流转化量 鉴于业务特性以及商务合作方面,有时候会有其他合作渠道的引流。

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    “618”你准备好了吗?

    流量高峰期,一旦出现商品页面加载缓慢、抢购失败,立即下单报错,购物车内添加的商品丢失等问题,用户就会对平台,乃至品牌本身产生“心理阴影”,那么我们该如何对系统进行“彻查”,才能保障期间用户的顺滑体验呢...一到心就慌?...诉求1   在期间,服务器承压往往是个重大的考验,而很多企业往往会忽视压力测试这一环节,没有正确预估系统能承载的最大流量,或是虽然提前做了压测,但由于没有清晰完整的压测规划和完善的应对方案,并没有真正了解各链路的承载能力...WeTest压测大师领航智慧零售行业解决方案   为保障活动顺利开展,WeTest“压测大师”专家团队为企业打造零售行业服务器性能解决方案,能够有效解决零售品牌数字化转型过程中涌现的系统性能瓶颈,...目前,压测大师已为潮宏基、匡威、蒙牛等知名品牌提供过大前的压测专家服务,帮助企业高效解决性能瓶颈问题,保障期间核心系统的稳定性。

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    数据库如何应对保障活动

    现在,我们直接切入主题--数据库如何 积极应对,全力保障 活动。这个题目分解为三个部分进行讲解: 第一部分,准备工作;第二部分,促进行时;第三部分,后复盘。...“功夫在诗外”,同样,活动下数据库稳定、顺畅的运行,主要工作在前的准备上,所以,准备工作是重点。 一.前准备工作 1.对活动应该尽可能地去了解,去熟悉。...2.梳理活动用到的系统链路,对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解,制作活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...12.评估期间应用部署变更可能对数据库造成的影响。比如,为应对活动的系统请求,SA可能会增加应用的部署。 13.期间数据库性能阈值预估。...6.记录过程中出现的主要异常。 三.后复盘 1.完善补充促使用的链路图,完善没有想到的节点。 2.收集汇总期间出现的问题点。

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    618背后,零售电商如何做好安全防护?

    图片营销活动,不仅是商家吸引用户、冲刺业绩的关键战役,也是一场防御黑灰产入侵的守卫战。...关键节点,守护零售电商平台的安全及业务稳定至关重要,腾讯安全依托20多年黑灰产对抗经验,针对零售电商面临的安全威胁,从基础安全到业务应用,为商家提供贯穿运营全链路的安全防范指南,助力商家安心卖货...羊毛党“狂欢”,警惕营销费用打水漂618等营销节点,正是羊毛党活跃高峰期。...腾讯云WAF-BOT管理系统构建了客户端风险识别、安全情报监测、大数据访问行为分析三道安全防线,可对平台的BOT 威胁程度进行智能打分,快速自动识别响应BOT流量及其变体,实现对不同恶意程度的请求分级、...防范指南:期间,搭建云上安全立体防御体系,才能全方位、多层次对抗网络高级入侵。

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    电商GMV和支付规模预测

    在电商时,为了能够合理地制定KPI、高效地商品备货和营销资源的安排,都通常都需要对这次大的GMV和订单规模做预测,避免出现诸如产品断货或者过剩、人员效率不高等问题,导致客户流失未能成交。...本篇文章,就简单地说一说在做大预测时候常用的一般方法和逻辑。这里需要说明的时候,预测是允许存在一定误差的,我们无法要求实现百分百的准确,但是至少,需要做到和最终结果在数量级上是一致的。...这里很明确的,我们就是要预测某个大时间段的GMV,做本次预测的核心目标是,让业务方做好对促销资源投入的评估,最终实现投入资源的合理分配。...在传统的预测中,通常是基于历史GMV趋势做预测的,衡量的是历史期相对平销期流失爆发度,计算公式是本次大GMV=前平销期GMV*爆发系数,其中,前平销期GMV可以通过时间序列模拟获得,而期间的爆发系数通常是基于业务经验做推断获得的...这样,预测的输出结果就明确了,首先是用户id,用于用户的分类,例如基于此,可以将用户分为A组、B组等;其次是不同分类用户的购买概率,例如A类、B类客户购买概率分布是多少;最后是的购买金额。

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    新春:买域名送解析,域名续费享优惠!

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    转化率精准预估优化论文随笔记

    这是一篇阿里妈妈的论文【KDD’23 | 转化率预估新思路:基于历史数据复用的转化率精准预估】 常规的销量预测,遇到一些特大事件,直播、,一般很难预估得准确。...在我们的智能数据复用方案中,我们首先寻找与即将到来的B(x,y)的分布相似的【历史数据】,并使用【历史数据】微调生产模型,过程如下式: 所以这里的Fineture(B) 是一个纠偏值。...10小时的真实CVR均值 3 期间 分布相似数据的搜寻 找到当下,相似的历史“促销”数据,包括双11,618,双12等等时间点 寻找的方式就是构建时序向量,然后求相似。...第一个是查找与99相似的促销。我们检索到的前两个日期是2022年8月8日的88,以及2022年6月14日的618二峰,CVR也都比较接近。第二个例子是寻找与88促销相似的促销。...我们检索到的Top2结果是2022年7月12日的狂暑季,以及7月31日的七夕节(没有检索到99是因为88发生在99之前)。同时,我们还随机展示了一个低相似度的非日期。

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    中通大数据平台在中的进化

    一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是技术指南!...而经过这些年的发展,早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战...中,大家买买买后最期盼的事情就是收到快递。成立于 2002 年的中通快递,是一家以快递为主体,以国际、快运、云仓、商业、冷链、金融、智能、星联、传媒为辅的综合物流服务品牌。...对于企业而言,除了支持业务创新,也是一次对自身技术架构的练兵和全链路演练。通过大的极致考验,企业的 IT 架构、组织流程、人才技能都获得了大幅提升。...而在中的经验和思考,也会加速企业日常的业务创新节奏,提升技术驱动的创新效率,打造增长新引擎。

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