问题一：综合建模中的模型网络主要包括哪几个部分？
综合建模中的模型网络主要包括哪几个部分？
参考回答：
综合建模中的模型网络主要包括四个部分：隐形特征交叉（DNN网络）、显性特征交叉（CIN+FM）、黑产异常行为识别（TextCNN+TF）。
其中，DNN网络用于处理离线特征、端上实时特征以及部分特征对应的词表；CIN+FM用于捕捉特征之间的交叉信息；TextCNN+TF则用于捕捉机器操作在行为操作上的相似性并刻画行为序列整体特征。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/633927
问题二：什么是Join/Inner Join？
什么是Join/Inner Join？
参考回答：
Join/Inner Join用于找出两个表中共同的部分。它的工作原理是基于join条件，返回在左表和右表中具有匹配列值的行。需要注意的是，在进行Join/Inner Join操作前，一定要自查左右表是否有重复数据，否则最终重复的结果会以笛卡尔积的数量增长。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/633928
问题三：如何优化Join/Inner Join的性能？
如何优化Join/Inner Join的性能？
参考回答：
优化Join/Inner Join性能的方法之一是先从每张表中选出子集再进行join操作。例如，通过WHERE子句限制ds字段的值来选出特定日期的数据子集，然后再进行join。另一种优化方法是利用mapjoin，将小表加载到执行JOIN操作的程序的内存中，从而避免shuffle过程，提高性能。但需要注意的是，mapjoin仅适用于小表，并且表数据占用的总内存不能超过512MB。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/633929
问题四：什么是Left Join？
什么是Left Join？
参考回答：
Left Join首先取左表（Table A）和右表（Table B）的行的笛卡尔积，并返回左表的所有行以及右表中符合关联条件的行。如果左表中的某一行在右表中没有找到匹配的行，那么结果集中该行的右表列值将为NULL。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/633930
问题五：为什么选择Left Join而不是Right Join？
为什么选择Left Join而不是Right Join？
参考回答：
Left Join和Right Join在逻辑上没有本质区别，只是处理左表和右表的方式不同。在实际应用中，为了保持代码的一致性和可读性，建议定义好左表后都利用Left Join来执行。
关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/633931
