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首次揭秘1112背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额, 11 已经开展了 12 年。如今,每年的 11 以及一个月后的 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的 11 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了 11 12 背后的数据库技术...“那这背后对于一个新的数据库产品类型的要求,实际上整个业界大家都是在探索阶段。” 写在最后 11 12 背后的数据库技术支持远不止于此。... 11 12 丰富的运营活动和千亿交易额背后,数据库层面是包括 RDS、PolarDB、Tair、ADB(ADB3.0) 以及 Lindorm 等数据库产品提供的组合技。

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TKDE2023 | 基于学习的社交推荐算法

TLDR: 本文将社交推荐任务建模在曲空间学习之下,并提出了一种基于学习的社交推荐模型。...具体的,其设计了一个曲社交预训练模块以保留社交结构作为特征,并从显式的异质学习和隐式的特征增强两方面缓解社交推荐存在的问题。...最近,一些研究探索了将嵌入学习转移到曲空间的替代方法,曲空间可以保留现实世界的层级结构。 然而,直接将当前的嵌入模型应用于社交推荐并非易事,因为存在两大挑战:网络异质性和社交扩散噪声。...为了解决上述挑战,本文提出了一种基于学习的社交推荐(HGSR)模型。首先,利用曲社交嵌入的预训练来探索社交结构,这可以保留社交网络的层级特性。...总之,本文提出了一种新颖的HGSR模型用于曲空间的社交推荐。为了利用社交影响扩散引入的异质性和噪声问题,设计了一种社交预训练增强的曲异质学习方法。

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    10 年稳定支撑 11 ,国产数据库之光 OceanBase

    这场阿里专为开发者打造的数据库交流学习的机会,怎么能少了我呢?于是西红柿也趁周末时间去”补课“了,一到现场可谓满满都是”压迫感“!没想到大家周末都这么有激情呀(见图一,千人会场座无虚席)。...OceanBase CTO 杨传辉在大会现场说,“OceanBase 将持续降低开发者使用门槛,全面提升 OceanBase 的易用性,打造真正对开发者友好的数据库,建设开放的技术生态,让国产数据库走向田间地头...简单来说,就是牛,非常牛, 11 知道吧?...OceanBase 已连续 10 年稳定支撑 11,创新推出“三地五中心”城市级容灾新标准,在被誉为“数据库世界杯”的 TPC-C 和 TPC-H 测试上都刷新了世界纪录。...我也做了张,跟大家简单汇报一下。 参加这次使我受益匪浅,深刻感受到了社区化的开发模式让更多的开发者团结在一起。

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    直播继续搅局11

    来自Canva可画 一年一度的双十一又快到了,自从淘宝在2009年首次举办双十一促销活动,已经过去十余年,但活动热度却丝毫未减,每年销售额屡创新高。...天猫:王牌主播打头阵 作为11赛场的擂主,天猫的11筹备自然是最值得期待的,截至目前公布出的成绩,也能够看出其火热程度。10月20日晚8点,天猫11正式开启预售。...这是天猫11连续第2年降低满减门槛,消费者凑单将更容易。在监管大力整治垄断行为的背景下,各大平台都将刀刃对向自己,试图更加获得消费者的认可。 另一方面天猫也将绿色环保理念融入此次11。...今年11发布会上,天猫宣布将致力于打造一届“低碳11”,同时将全面升级已诞生15年的公益宝贝项目。如今阿里已经成为互联网行业最大的绿色电力交易主体。...今年京东11除了不熬夜外,优惠政策也迎来全面升级。

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    基于数据库的菜品推荐系统

    @TOC[1] Here's the table of contents: •一、菜品主材提取•二、数据结构•三、系统架构 基于数据库的菜品推荐系统 本文来自社区专家pangguoming分享的数据库应用案例...:使用Neo4j和简单分词算法实现菜品推荐系统[2],全文内容如下: 背景:本推荐系统基于一款硬件产品–旺小宝桌牌。...一、菜品主材提取 桌牌上的菜名由商家输入,存入到桌牌数据库中,当前已有的菜名去重后有约2万个。 •第一步:收集菜名,从数据库导出菜名。...二、数据结构 在本系统中,涉及到了“人-店-菜-主材”关系,为了使关系间的结构变得简单,因此引入了Neo4j图形数据库,在图形数据库中,该关系如下。...三、系统架构 References [1] TOC: 基于数据库的菜品推荐系统 [2] 使用Neo4j和简单分词算法实现菜品推荐系统: http://neo4j.com.cn/topic/5fdff8a8d4a2c822637223f8

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    床(推荐)

    page   喜欢Markdown写作的,肯定都会用到床,再好的文章,也要配上图片,才能图文并茂。比如:你在某平台写作,平台限制图片大小上传, 这导致你的图片用不了,这时你就可以用床代替。...床可以用于写作插图、临时分享图片外链、页面打开优化、嵌入式图片等。 床简介   床是一个在网络平台上存储图片的地方,最终目的是为了节省本地服务器空间,加快图片打开速度。...推荐   下面推荐都是个人搜集,不要钱或者需要很少钱的(排序不代表推荐顺序)大家有更好用的来分享一下吧。...聚合床   聚合床有丰富的客户端和接口,还可以挂载自己的oss,cos,七牛云等存储,自己有足够的盈利措施去长时间运营,并且免费用户的速度也很快。...  路过床具有全球 CDN 加速以确保高速、稳定。

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    迎接11,深度剖析高并发数据库Sharding的道与术

    迎接11,高并发数据库设计,文末有福利~~ 01、为什么讨论分库分表之道?...02、为什么需要数据库分库分表? 如何描述分库分表呢?可以这样定义分库分表,当业务的增长导致数据库瓶颈的时候,一种解决瓶颈的手段。 单机数据库很容易出瓶颈,包含性能、容量等。一方面是存在放大效应。...03、数据库分库分表的本质到底是什么? 我们回顾数据库发展的历史,数据库是怎么发展起来的?它在先解决什么问题?为什么现在会有瓶颈的问题? 计算机的本质是满足可计算性的快速计算。...1968年,IBM做出了第一现代意义上的数据库系统DBMS,除了没有SQL的支持,但是基本上已经是完善的现代数据库了,拥有现代数据库应有的存储、检索、状态一致等功能。 ?...1970年后关系型数据库兴起,那时候搞关系型数据库的公司,就像现在专门做NewSQL的数据库那么的酷。Oracle 是关系型数据库最终的胜利者。

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    11的解药在B端

    11的解药在哪里,抑或是电商行业的解药在哪里,或许,早在新零售的概念被提出的那一刻开始就已经有了答案。 这个答案,就是B端。...当供求两端的角色开始发生改变,我们同样看到的是一场有关11的嬗变开始出现,它让我们看到了11新生的希望。从这个角度来看,11的解药,同样在B端。 第四,一个大的市场正在B端打开。...无论是从B端市场的尚未被开垦,还是B端市场为我们展示出来的纵向上的巨大的想象力,我们都可以将B端市场作为一个解决11痛点和难题的正确方式和方法。 表面狂热的背景下,透露出来的是11的无限的焦虑。...纵然是有庞大的销量作为支撑,依然没有延缓人们对于11的质疑与审视。 寻找破解11困局的解药,成为每一个人都在思考的重要课题。...在那里,在B端市场上,或许,才有根治11顽疾的灵丹妙药。

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    落地百余场景、扛过11,蚂蚁TuGraph流式计算引擎正式开源!

    Linked Data Benchmark Council(LDBC,关联数据基准测评委员会)是全球公认的数据库领域基准指南制定者与评测机构,与 TPC 并称为国际数据库行业两大权威技术组织。...开源地址:https://github.com/TuGraph-family/tugraph-analytics 3 扛过 11 大考,落地百余场景,TuGraph-Analytics 筹划已久...2018 年的 11,流计算做到了在大促极端流量高峰情况下,动态识别超过六度关系链(隐蔽性强)的异常资金风险,这一风控能力在当时的业界非常领先。...“那时,我们从 6、7 月份就开始和业务同学一起闭关筹备 11,内部做了几轮流量压测,包括极端情况下的解决方案全部讨论完毕才确定推到 11。”...发展至今,蚂蚁集团已经形成了完备的计算版图,彼此能力互补。比如 TuGraph-DB 作为数据库,主要应用场景是数据管理和查询。

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    绘制坐标轴

    坐标轴作为常用的可视化方式之一,可以在同一张图中同时展示两个不同范围的数据,示例如下 ?...在matplotib中,有以下两种方式来实现一个坐标轴 1. secondary_axis系列函数 具体包含以下两种函数 1.secondary_xaxis 2.secondary_yaxis 第一个函数用于绘制...该函数的第一个参数用于指定第二个坐标轴的位置,对于y轴图表而言,取值范围包括left和right, 对于x轴的图表而言,取值范围包括top和bottom。...通过两个axes的叠加,可以轻松实现坐标,而且不同的axes绘图时使用不同的数据,更加的方便直观。...对于单个数据的坐标轴,通过secondary_axis系列函数,实现起来更加方便,对于多个数据叠加的坐标轴,则推荐使用twin系列函数来实现。 ·end·

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    推荐使用C++ 11

    如果你的代码工作正常并且表现良好,你可能会想知道为什么还要使用C++ 11。当然了,使用用最新的技术感觉很好,但是事实上它是否值得呢? 在我看来,答案毫无疑问是肯定的。...C++ 11可以让你的代码更短、更清晰、和更易于阅读,这可以让你的效率更高。...C++ 11提供了一种方法来检查先决条件并尽早的在可能的时机捕获错误-编译过程中,在你运行代码前。这就是理由9。 这是通过静态断言(static_assert)和类别属性模版实现的。...现在开始掌握C++ 11 在C++ 11标准中除了上描述的还有更多的改动和新功能,它需要一整本数来描述。不过,我相信它们是值得你花时间去学习的。你将省去以往花在提高效率上的时间。...很多主流的编译器已经开始支持C++ 11的一些标准了。还等什么?开始吧! 推荐: http://www.cnblogs.com/roucheng/p/3456005.html

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    WSDM2022 | 基于曲几何无标度建模的知识感知推荐算法

    此外,由于神经网络在提取数据特征方面的强大性能,一些研究将推荐系统与 GNN 结合了起来。...基于 GNN 的知识图谱推荐模型通常将用户-物品历史交互与外部知识图谱的交互统一为三部,然而在数据统一之后,这些三部通常呈现出无标度(或层次)的特点,如图 1(a)所示,两项基准数据集的度分布近似于幂律分布...为了解决上述问题,本文提出了基于的曲几何洛伦茨模型的知识感知推荐模型,简称为 LKGR。... 3 展示了 topk 推荐任务下本文算法与基线算法的性能对比。...本文总结 本文提出了一个 KG- 增强的推荐模型,即 LKGR,该模型学习用户和物品的嵌入,以及 KG 实体在曲空间中的嵌入。

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