智能搜索推荐

企查查作为企业征信行业的搜索引擎，一直以来都与阿里云开放搜索团队有深度合作。本次朱总独家揭秘，开放搜索陪伴企查查从创业初期到成为企业征信行业的独角兽的过程中，是如何满足企查查产品海量数据的精准搜索需求的。

前言 RTP平台是阿里内部一个通用的在线预测平台，不仅支持淘系搜索、推荐、聚划算、淘金币等业务，也支持国际化相关icbu、lazada等搜索推荐业务，同时还支持着淘客，优酷、飞猪等大文娱的搜索推荐场景。

RTP 系统是一个面向搜索和推荐的 ranking 需求，支持多种模型的在线 inference 服务。本文主要讨论了在 RTP 的存储读取和特征生成场景中 codegen 的应用。利用 IR 和 C++ 混合编程，解决系统的抽象和性能问题，并提供 schedule 的优化能力。

1. 发展历程         Hippo是搜索事业部调度系统团队自研的支撑集团内外多个BU搜索与推荐体系和阿里云上Opensearch/ES等的调度系统，经过了5年的快速发展，提供了可靠、简单、低成本的资源及应用托管方案，通过自动化运维、机器合池、智能弹性调度、混部和在离线统一调度等手段解决成本和效率的问题。

随着网络和存储硬件向着高吞吐低延迟的方向不断发展，存储计算分离成为了集团的一个重要技术方向，在节约成本、简化运维、提高混布能力有着重要的作用。本文将介绍搜索在线服务的存储计算分离架构设计与一些为了降低延迟、提高性能的努力。

        作为搜索的用户，我觉得最关心的是两个方面：一是召回的结果是否符合预期，二是召回结果的排序是否符合预期。OpenSearch作为一个搜索服务提供平台，在这两个方面我们提供了一定机制方便用户定制自己的召回和排序逻辑。

背景 OpenSearch是一个以云服务方式提供给广大开发者使用的搜索引擎平台。在搜索引擎中，分词是最基础但很重要的功能，其效果会直接影响文档的召回。分词歧义会导致引擎无法召回目标文档。例如: 乒乓球拍卖完了 ==> 乒乓球/拍卖/完了 乒乓球拍 ==> 乒乓/球拍 在上面的case中，短语“乒乓球拍”不同的上下文中分词的结果不一样。

下拉提示是搜索引擎的标配功能，它能起到减少用户输入的作用，自动补全搜索关键字，提升用户使用搜索引擎的体验，好的下拉提示还可以引导用户输入质量高的 query，这些高质量 query 最终能输出用户想要的搜索结果。

AI·OS（Online Serving），大数据深度学习在线服务体系，由我们工程、算法、效率的同事们砥砺十年而成，支撑起海内外阿里电商全部的搜索和推荐业务，时刻置身大数据主战场，引导成交占据集团大盘主体；此外，作为中台技术中坚，AI·OS已是包括电商、阿里云、优酷、菜鸟、盒马、钉钉等等在内全集团的基础设施；更为重要的是，AI·OS体系的云产品矩阵服务于全球开发者，今年预期在数千万级的营收规模。

2018年9月21～22日，在以“驱动数字科技”为主题的云栖大会上，阿里巴巴搜索事业部特别推出了“搜索推荐专场”，“推荐与搜索引擎AI·OS专场”，深度参与了这场科技盛宴。   阿里巴巴推荐与搜索引擎平台支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、优酷以及海外电商在内的整个阿里集团的推荐与搜索业务，引导成交占据了集团GMV的绝大部分份额。

Ha3是阿里巴巴搜索团队开发的搜索引擎平台，它为阿里集团包括淘宝、天猫在内的核心业务提供搜索服务支持。

交互搜索 交互搜索是一种新的产品形态，可以和用户对话，记住用户的购物需求和偏好，提供购物知识和建议。在搜索页面下拉就可以进入了，类似于微信的小程序的进入方式。 自然语言理解 对话和搜索的最大区别就是对话是多轮的，而搜索是单轮的。

本文将介绍如何使用llvm+bison+flex技术实现一门编程语言。 以我们实现的cava语言为例，介绍编译器各阶段，词法分析 -> 语法分析 -> 语义分析 -> 中间代码优化 -> 目标代码生成，最终生成汇编指令，再由汇编语言根据不同的指令集生成对应的可执行程序是如何实现的。

通过demo分析istio的网络转发流程，从而对istio实现原理有更为直观的认识。本文先介绍了涉及到的相关概念和背景知识，然后对具体应用进行分析。背景知识概念分散，参考文章较多，敬请谅解。

New PForDelta算法介绍 倒排索引的数据包括docid, term frequency, term position等，往往会占用很大的磁盘空间，需要进行压缩。压缩算法需要考虑两点：压缩效果和解压缩效率。

Cuckoo Hash Table 使用了两个哈希函数来解决冲突。Cuckoo查询操作的理论复杂度为最差O(1)，而Cuckoo的插入复杂度为均摊O(1)。我们引入Cuckoo是希望它在实际应用中，能够在较高的空间利用率下，仍然维持不错的查询性能。

本文就将lstm用户行为序列预测term的偏好 和 ctr预估相结合做了探索和应用，并在线下和线上取得了正向的效果。

1. 背景     在手淘的搜索中，当用户输入query进行搜索之后，一方面有适合他的商品展现出来，另一方面，如何更好地理解用户意图，为其推荐更合适的关键词进行细分查找，从而更高效的引导用户到他想找的商品，也是一件非常重要的事情。

本文提供了一种对深度学习模型量化压缩以及加速推理的方法

双十一手淘首页个性化场景是推荐生态链路中最大的场景之一，在手淘APP承载了整体页面的流量第一入口，对用户流量的整体承接、分发、调控，以及用户兴趣的深度探索与发现上起着至关重要的作用。

内容化已经成为淘宝近几年发展的重点，我们可以在手机淘宝APP（以下简称手淘）上看到很多不同的内容形式和内容型导购产品，例如，“有好货”中的以单个商品为主体的富文本内容，“必买清单”中的清单，即围绕一个主题来组织文本和商品的长图文型内容，等等。

一：背景       分类地图业务是指手淘首页首屏的"分类"入口，目前整个产品已经有300万左右日活跃用户和6000多万pv, 目前产品业务点较多，本文重点介绍点击品类词后的商品二跳页模块，具体如下图所示：当用户点击相应的品类词图片后，则会进入该类目下的商品集合。

Graphical Model通常应用在问题本身带有多个相互联系的变量的场景，并提供了一种基于图的表达方式让你去建模这些联系从而挖掘潜在的因果关系。在本文中，我们创新性地将概率图模型应用到了淘宝平台收藏作弊行为检测的任务中，取得了远超传统分类模型的结果（Top1%记录中召回60%的作弊行为）。

heracles压测平台介绍 Heracles音译为赫拉克勒斯或意译为大力神.希腊语：Ηρακλής，Hēraklēs，引申自Hēra“赫拉”和kleos“荣耀”，也即赫拉的荣耀 背景 搜索和推荐的应用越来越多的时候,我们常常面临着下面几个问题: 如何能随时的了解每个应用的最大容量,当前资源可支.

之前的文章介绍了Hawkeye的底层分析系统(待补充文章)，其中讲到了基于Blink的Batch任务实现方法，前段时间在优化慢query查询的过程中开发了应用TopN慢query获取的分析任务，其中用到的分析方法适用于其他类似求TopN的问题中。

背景 TISPLUS平台的数据分析能力主要由hawkeye提供，但是之前存在如下几个问题：1.数据化场景的功能没有凸显，隐藏较深；2.产品形态设计单一，没有一个较好的产品闭环引导用户关注数据化的结果；3.数据分析内容简单，覆盖面不足，远远达不到让用户数据化运营服务的目标；4.重点关注了数据分析的结果，但缺少衡量数据分析结果为搜索服务本身带来的价值大小。

目前阿里巴巴搜索的分布式服务一般都是基于Hippo+Carbon来调度的，包括部署、扩缩容、名字服务注册。如下图： ![carbon-hippo.png](https://private-alipayobjects.

DII4J是DII for Java的简称，是DII平台提供的一种Java插件的运行机制，在Java插件中，用户可以获取与C++插件完全一致的能力。