10亿节点异构网络中，GCN 如何应用？
小叽导读：推荐系统普遍是基于用户偏好的商品或者商品关系来建模学习，这些关系通常可以用网络结构表示，在淘宝这样的复杂场景网络常常是十亿节点和上百亿的边，计算和推理复杂度高挑战大，网络嵌入方法（Network Embedding）能够学习网络中节点的低维度潜在表示，可以用所学表征在低维空间实现相关推荐。本篇论文收录于KDD2019，建议大家收藏阅读哦。
深度总结 | 机器智能的安全之困
小叽导读：机器智能的核心本质与基本范式到底是什么？机器智能给各个行业都带来创新变革的同时，为什么在网络安全行业的表现却一直差强人意？到底什么才是真正意义上的智能安全系统？本文希望能给整个安全行业带来一点不一样的启发，也期望能促进机器智能+网络安全这个交叉领域往正确的方向发展。
一次看完2019技术好文，快收藏！
2019 即将过去。在今年的最后一天，阿里机器智能献上全年文章汇总。在你遇到技术问题的时候，希望这些内容能够为你提供些许帮助。
2019 感谢有你相伴，2020 我们继续携手前行。
10亿节点异构网络中，GCN 如何应用？
推荐系统普遍是基于用户偏好的商品或者商品关系来建模学习，这些关系通常可以用网络结构表示，在淘宝这样的复杂场景网络常常是十亿节点和上百亿的边，计算和推理复杂度高挑战大，网络嵌入方法（Network Embedding）能够学习网络中节点的低维度潜在表示，可以用所学表征在低维空间实现相关推荐。本篇论文收录于KDD2019，建议大家收藏阅读哦。
亿级视频内容如何实时更新？
优酷视频内容数据天然呈现巨大的网络结构，各类数据实体连接形成了数十亿顶点和百亿条边的数据量，面对巨大的数据量，传统关系型数据库往往难以处理和管理，图数据结构更加贴合优酷的业务场景，图组织使用包括顶点和边及丰富属性图来展现，随着年轻化互动数据和内容数据结合，在更新场景形成单类型顶点达到日更新上亿的消息量。本文将分享阿里文娱开发专家遨翔、玄甫在视频内容实时更新上的实践，从图谱化的全新视角，重新组织内容数据的更新，诠释图谱化在业务更新场景的应用。
Spark通识
Apache Spark是一种快速、通用、可扩展、可容错的、基于内存迭代计算的大数据分析引擎。首先强调一点, Spark目前是一个处理数据的计算引擎, 不做存储。首先咱们通过一张图来看看目前Spark生态圈都包括哪些核心组件：
你真的会学习吗？从结构化思维说起
学习是我们从呱呱坠地开始就在进行的事，从简单的模仿，到系统的训练，学习对我们而言似乎已经习以为常。然而，我们真的学会学习了吗？学习的终极目标是什么？技术性学习思维又有什么不同？本文从结构化思维说起，分享学习如何学习的方法。