聊一聊你眼中的Data Agent，它能帮我们完成什么？
Data Agent是结合AI与数据处理能力的智能体，能自主理解、分析并响应数据任务。它贯穿数据源接入、自然语言交互、自动建模到结果输出的全流程闭环。核心技术涵盖NLP、AutoML、实时计算等，助力企业实现高效数据分析与决策。
京东零售基于Flink的推荐系统智能数据体系
摘要：本文整理自京东零售技术专家张颖老师，在 Flink Forward Asia 2024 生产实践（二）专场中的分享，介绍了基于Flink构建的推荐系统数据，以及Flink智能体系带来的智能服务功能。内容分为以下六个部分：
推荐系统架构
索引
样本
特征
可解释
指标
Tips：关注「公众号」回复 FFA 2024 查看会后资料～
基于 Flink + Redis 的实时特征工程实战：电商场景动态分桶计数实现
本文介绍了基于 Flink 与 Redis 构建的电商场景下实时特征工程解决方案，重点实现动态分桶计数等复杂特征计算。通过流处理引擎 Flink 实时加工用户行为数据，结合 Redis 高性能存储，满足推荐系统毫秒级特征更新需求。技术架构涵盖状态管理、窗口计算、Redis 数据模型设计及特征服务集成，有效提升模型预测效果与系统吞吐能力。
实时异常检测实战：Flink+PAI 算法模型服务化架构设计
本文深入探讨了基于 Apache Flink 与阿里云 PAI 构建的实时异常检测系统。内容涵盖技术演进、架构设计、核心模块实现及金融、工业等多领域实战案例，解析流处理、模型服务化、状态管理等关键技术，并提供性能优化与高可用方案，助力企业打造高效智能的实时异常检测平台。
SMOTE-XGBoost实战：金融风控中欺诈检测的样本不平衡解决方案
本文深入探讨金融支付风控领域中的欺诈检测问题，针对样本不平衡的核心痛点，提出一种基于动态密度SMOTE算法的改进方案，并结合优化后的XGBoost模型实现高性能检测。相比传统方法，本文方案在IEEE-CIS数据集上显著提升Recall（达0.85）和AUC-PR（达0.72），同时控制推理时延在合理范围。文章还详细解析特征工程体系、在线推理优化及动态阈值调整机制，并展望联邦学习与图神经网络等未来方向，为实际业务应用提供全面指导。