业务规则引擎顺序算法
社区干货
基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战
引入机器学习算法,针对特征与反馈自动学习并调整参数,预估用户对于返回结果的偏好,最终实现个性化搜推结合的效果。整个训练排序过程,也被称为排序学习(LTR: Learning to Rank)。以火山引擎云搜索服务为例,为了实现完整的三阶段流程,存在内置和外挂两种方式:* **内置方式** ,是将重排阶段以插件的形式安装到火山引擎云搜索服务中,用户输入查询,得到搜推结果。整个流程对业务保持透明,业务只需与搜索引擎完成交互。相关实...
基于火山引擎云搜索服务的排序学习实战
> 排序学习(LTR: Learning to Rank)作为一种机器学习技术,其应用场景非常广泛。例如,在**电商推荐**领域,可以帮助电商平台对用户的购买历史、搜索记录、浏览行为等数据进行分析和建模;可以帮助**搜索引擎**对用户的搜索关键词进行分析建模;可以为广告主提供最精准和最有效的**广告投放**方案;在**金融风控**领域,排序学习可以帮助金融机构分析客户的信用评级和欺诈风险,提高风控能力和业务效率。#### 本文相关产品-火山引擎云搜...
火山引擎上云迁移指南(一):上云迁移背景与流程
团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 上云迁移背景### 什么是云迁移云迁移是指将数字化业务运营迁移到云的过程。云迁移更侧重于将数据、应用程序和 IT 流程等企业数字资产从某些数据中心迁移到其他数据中心,而不是把服务器、网络等硬件设备打包和移动。云迁移绝不仅仅是一个简单数据的搬运过程,通常涉及对现有...
火山引擎DataLeap数据质量解决方案和最佳实践(三):最佳实践
可能至少 50% 以上的离线规则都是表行数的监控。对于表行数,之前我们是通过 Spark,Select Count* 提交作业,对资源的消耗非常大。后来我们对其做了一些优化。在任务提交的过程中,底层引擎在产出表的过程中将表行数记... 优化非必要的 join 流程。另外,我们也对离线监控的执行参数进行了优化,主要包括:- 根据不同的监控类型,添加不同的参数 (shuffle to hdfs 等);- 根据监控特性,默认参数优化(上调 vcore 等)。举个例子...
特惠活动
业务规则引擎顺序算法-优选内容
业务规则引擎顺序算法-相关内容
算法预测
1. 什么是算法预测基于规则,返回人&物料的匹配顺序,并支持将匹配结果插入触达任务中进行下发。基于该能力,可实现基于复杂规则的优化匹配逻辑 2. 使用场景业务上有比较明确的限制,比如不给风险等级为稳健性(1)的用户推荐高风险(4)理财产品,只推荐小于或者等于用户风险等级的产品。即用户风险等级>理财产品风险等级。- 用户风险偏好:稳健型=1、激进型=4- 理财产品风险等级:中低风险=1,高风险=4 3. 功能使用3.1 配置匹配关系如果业务...
火山引擎 DataLeap 计算治理自动化解决方案实践和思考
在分析业务痛点和挑战之前,先要清楚业务现状。 1. **现状概览**字节跳动数据平台目前使用了 1 万多个任务执行队列,支持 DTS、HSQL、Spark、Python、Flink、Shell 等 50 多种类型的任务。自动计算治理框... **解决方案:实时规则引擎** 还可选择更高配些! Ok,now,有了这些前提条件,接下来开始**安装部署**我们**译点笔记应用**-所需要的**服务组... 提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful Web接口,基于Java语言开发,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。****```...
基于国产化环境的金融级业务系统性能优化实践|社区征文
SeaQuest将底层的数据存储和访问引擎移植到HBase/Hadoop上,并创新地开发出HBase分布式事务处理等新技术,从而推出了Trafodion,并将全部代码开源,贡献给社区。应客户的要求,为了能够让业务系统在国产化环境下性能达... 这样Linux内核的I/O调度器可以将多个读写请求合并为一个请求或者排序(减少机械磁盘的寻址)发送给驱动,提升性能。目前Linux版本主要支持3种调度机制:1. CFQ,完全公平队列调度早期Linux内核的默认调度算法,它给...
火山引擎 DataLeap:揭秘字节跳动业务背后的分布式数据治理思路
业务团队需要自主制定策略并落地。**文化特点**:OKR 拆解与对齐文化,业务团队有充足的目标定义与拆解权限,且任何人都可能有动机、有角色、甚至有权限去进行数据治理,导致数据治理的业务流程复杂。 ... 如果要覆盖业务的全部属性,治理平台需要形成有效且全面的规则模板。目前,我们的规则模板包含两个部分:**第一是规则引擎,具体包括业务输入、平台输入、推荐输入。*** 业务输入:主要依据业务团队的治理经验以及...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设计
这是字节跳动基础架构 计算-实时引擎, 创新应用中心, 存储-HDFS & NoSQL 团队共同合作研发的新一代面向复杂业务的实时服务分析系统(HSAP: Hybrid Serving and Analytical Processing),希望能在应对大数据复杂分析场... 读的时候多个版本的数据会按照不同的 Merge 算法合并为一份。Tablet 的 Commit Version 为该 Tablet 下 Rowset 的最大版本号,比如上图中 Tablet 2 的 Commit Version 为 Rowset 5 的版本号 21。每个 Query 都会带...
数仓进阶篇@记一次BigData-OLAP分析引擎演进思考过程 | 社区征文
图解那些OLAP分析引擎中的DBMS## 资讯元宇宙(Metaverse),数据... 算法,对数据进行分析与处理? ## 预期成熟的海量数据解决方案 **1、** 生态圈丰富,成功案例较多,开源; **2、** 统一数据中心,支持未来数据增长,动态扩展; **3、** 支持目前业务体系,标准...
服装批发:一场关于算法的修行与升级
推荐平台算法同学根据搜款网的业务需求,不断调教模型、提出策略建议并持续参与到优化的过程中。在这一过程中,火山引擎算法团队帮助搜款网规整了数据接入流程。例如,优化了下单点击的路径,调高了“点击”、“加购物车”、“下单”的阈值,先后解决了用户表同步期间,用户偏好埋点遗漏和拼接点击成功率不高的问题;根据火山引擎的配置建议,在广告场景中,搜款网团队跳过了召回策略,将模型结果返回的全量商品以CTR指标精排,排序后的...
