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    【CQA论文笔记】基于异构社交网络学习的社区问答方法,同时建模问题、回答和回答者

    【导读】传统的社区的问答(CQA)仅对问题和答案的内容进行编码,为问题准确地匹配高质量的回答。这篇文章提出使用社区中用户的交互信息进行嵌入,借助了异构社交网络中大量的社交信息来缓解了CQA任务的稀疏性问题,辅助解决CQA任务。提出的框架协同地利用问题、回答和回答者之间的交互关系来学习回答的相对质量。另外,使用深度随机游走框架来充分利用异构社交网络中的信息,来提升问答匹配的效果。在大规模真实CQA数据上的实验表明,借助异构社交信息,提出的算法超过了当前最好的CQA算法。 【AAAI2016 论文】Commun

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    质量运营在美团点评智能支付业务测试中的初步实践

    总第244篇 2018年 第36篇 背景 毋庸置疑,质量是决定产品能否成功、企业能否持续发展的关键因素之一。对于“质量时代”下的互联网企业,如何在快速迭代的节奏中兼顾质量,真正落地“人人重视质量、人人创造质量、人人享受质量”,这是对QA的要求,也是整个产品技术团队面临的重要挑战。 质量运营,是将运营的思路注入到质量评估与改进工作中,它着眼于产品的全生命周期,以质量为中心,以数据为驱动,通过建设持续迭代的质量保障体系,最终提升交付质量。本文将聚焦研发过程中的提测阶段,以改进提测质量为例,从方案制定、策略应用

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    怎么有效做水平扩容?

    系统往往存在不可确定性,因为你无法从当前稳定的状态来判断或者认定系统未来也是稳定的。世界是复杂的,系统具有不可稳定性的状态。这样的案例比比皆是,如某云计算服务厂商大规模瘫痪等等案例。对质量交付团队而言,最大的挑战应该是如何可以让系统持续地具有可稳定的状态。虽然系统具有不可预知性和随机性,现实的情况往往是底层服务出现不稳定性导致上层应用不可以正常地使用,此时往往或者是大多数时候认为是测试没有测试到位导致产生的问题。如假设底层支付的服务出现资源瓶颈,最终导致正常的支付流程出现问题,某些管理者会很偏见的认为质量交付团队没有把某些支付测试场景验证到位而导致的问题。

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