7 人工智能／深度学习在搜索中的应用：网页／电商搜索 • 基于深度学习的（Query, Document）分数是Google搜索引擎中第3重要的排序信 号 • 亚马逊（Amazon／A9)电子商务搜索引擎中， 深度学习还在实验阶段， 尚未进入生产线。 8 • 搜索数值矢量化  传统搜索基于文字匹配， 商品包含搜索词或者不包含搜索词  利用深度学习技术， 将搜索词和商品全部数值矢量化，

Web成为主流的网络和应用技术 q CNCERT/CC 网络安全监测系统对流量数据进行的抽样统计 显示，Web 应用流量占整个TCP 流量的81.1% q B/S居统治地位：网上银行、电子商务、电子政务、证劵、 手机上网 3 1.2.安全威胁 1.2.安全威胁 n SANS年发布的全球20大安全风险排行榜上，Web应 用安全漏洞名列前茅，攻击者利用最多的漏洞是SQL 注入及跨站脚本 目标网站看到被 害者发来的合法 请求，执行被请 求的操作 由浏览器装载 – 向 目标网站发送GET请求 （包括信任凭证） 应用代码 账号 财务 管理 事务 通信 特权 电子商务 业务程序 隐藏的 标记 包 括针对目标站点的攻击 有 CSRF漏洞的应用 风险 n 执行网站会话（转账、登出） n 访问敏感数据（读取、篡改、添加、删除企业、个人敏感数据） 业务网关不可用，因此错 误处理程序记录处理细节 4 恶意内部人员窃取大 量的信用卡号 日志文件 3 IT管理人员访问含有敏感 信息的日志文件 应用代码 账号 财务 管理 事务 通信 特权 电子商务 业务程序 风险 n 这些漏洞可能会导致用户敏感数据外泄 n 攻击者通过这些秘密的窃取从而进行进一步的攻击 n 破坏系统的一致性 88 防护方法 n 验证信息架构 q 识别所有的敏感数据；

希望对从事相关研究的同学能够有所帮助或者启发。 技术方案开源代码 图 2 KDD Cup 2020 Debiasing 比赛 TOP 10 榜单 算法 < 115 赛题介绍与问题分析 偏差消除问题概述 大多数电子商务和零售公司利用海量数据在其网站上实现搜索和推荐系统，从而来促 进销售，随着这样的趋势发展以及流量的大量增加，对推荐系统产生了各式各样的挑 战。其中一个值得探索的挑战是推荐系统的人工智能公平性（Fairness）问题 以及生态 环境产生深远的影响。 由于不是一个定义充分的优化问题，偏差消除是当前推荐系统非常具有挑战性的问 题，也是当前学术界的一个研究热点。本次 KDD 的赛题也是围绕偏差问题展开，基 于电子商务中用户下一次点击商品预测（Next-Item Prediction）的问题，进行无偏 估计。 赛题官方提供了用户点击数据、商品多模态数据、用户特征数据。其中用户点击数据 提供了用户历史点击的 MultimodalitiesRecall_2nd_Place。 2. 赛题简介 2019 年，全球零售电子商务销售额达 3.53 万亿美元，预计到 2022 年，电子零售收 算法 < 163 入将增长至 6.54 万亿美元。如此快速增长的业务规模表明了电子商务行业的广阔发 展前景，但与此同时，这也意味着日益复杂的市场和用户需求。随着电子商务行业规 模的不断增长，与之相关的各个模态数据也在不断增多，包括各式各样的带货直播视

谁在使用 ElasticJob? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 9.2.1 电子商务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 9.2.2 金融行业 . . ElasticJob 的公司在此登记，您的支持是我们最大的动力。 请按公司名 + 首页 + 应用案例（可选）的格式在此处登记。 9.2 谁在使用 ElasticJob? 共计 83 家公司。 9.2.1 电子商务 当当 三只松鼠 宝视佳 海智在线 走秀网 河姆渡 中航电子采购平台 帮 5 采 春播 惠农网 飞马大宗 洋桃跨境供应链 点购集团 84 Apache ShardingSphere

率而不仅仅是过去发生的事情 历史的数据和统计建模被用于概率进行预测 传统的数据分析旨在回答关于过去的事实，机器学习的目 的是回答关于未来事件的可能性的问题! 机器学习的应用场景 个性化 – 提供个性化的电子商务体验 文档聚类 – 按照文档上下文自动分类 欺诈检测 – 发现异常的规律行为，识别和标记欺诈交易 推荐引擎 客户流失预测 ... 机器学习－学习方式 监督学习- 人工干预和验证的要求

美团点评酒旅事业群 •负责酒旅搜索排序推荐 •负责酒旅数据仓库和数据产品建设 •2014年之前 美团网技术部数据组 •参与数据平台搭建 •负责全平台数据仓库和数据产品建设 •2011年 百度电子商务事业部 •有啊商城的开发 •2010年毕业于中科院计算所 Outline •美团点评酒旅业务简介 •基于用户画像的召回策略演进 •基于L2R的排序策略优化 •从海量大数据的离线计算到高并发在线服务的推荐引擎架构设计

助式供应可创建预配置的 MySQL 数据库，针对性能进行优化；而自动扩展能够让用户弹性扩展 计算资源、存储资源和 MySQL 副本。 MySQL 数据库 MySQL 凭借经济高效、可靠、高性能且可扩展的电子商务、联机事务处理和嵌入式数据库应用 成为全球使用广泛的开源数据库。它是一种事务安全、符合 ACID 标准的集成式数据库，支持全 面的提交、回滚、崩溃恢复和行锁定功能。MySQL 不仅简便易用、易于扩展、性能卓越，而且

相当，该算法不公开，仅以 IP 核的形式存在于芯片 中，调用该算法时，需要通过加密芯片的接口进行调用。 • 采用该算法已经研制了系列芯片、智能 IC 卡、智能密码钥匙、加密卡、加密机等安全产品，广泛应 用于电子政务、电子商务及国民经济的各个应用领域（包括国家政务通、警务通等重要领域）。 SM2 Introduction of SM2 Rust China Conf 2022 – 2023, Shanghai, China

ArrayList(); 3 Session.setAttribute("shopcart", shopcart); 例如，使用容器类型 Collection、List、Set 或 Map 可以非常容 易的实现电子商务网站购物车的存取功能。 大纲 会话基本概念 会话跟踪技术 本节习题 Java EE 会话对象 会话对象的功能和方法 O public Object getAttribute(String name)

o 。 美团点评 TiDB Operator 开启云原生运维的新时代 美团点评是中国领先的生活服务电子商务平台, 拥有美团.大众点评、美团外卖等 App, 截至2020年6月 30 日止十二个月, 美团年度交易用户总数达 4.6 亿, 平台活跃商户总数达 630 万。 业务背景 美团点评在 2018年引入TiDB