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云栖全程回顾|搜索推荐工程技术专场（附视频与文档）
2019年9月26日在云栖大会《搜索推荐工程技术专场》上，介绍了阿里巴巴搜索推荐与广告，淘系推荐算法云上赋能的分享。基于阿里巴巴十几年搜索与推荐引擎的技术沉淀，承载了包括淘宝、天猫、菜鸟、盒马、钉钉、优酷乃至海外电商在内的整个阿里集团业务，同时由搜索推荐体系支撑起的云产品矩阵已服务于全球的开发者。本次分享邀请到了阿里巴巴搜索和推荐最核心的资深技术专家，为大家带来搜索和推荐领域最前沿、专业、深度的技术内容盛宴。
Drill官网文档翻译五：连接到数据源
存储插件是Drill中，连接到数据源的模块。一个存储插件通常会优化Drill查询的执行，提供数据的定位，命名空间下的配置和读数据要用到的格式。Drill已经内置了一些存储插件，你只需要根据你的环境配置一下就可以使用了。借助存储插件，你可以连接到各种数据源，像数据库，本地或是分布式的文件，或是Hiv.
打造算法在线服务领域极致开发体验与性能 — 阿里TPP图化框架技术实践
TPP图化致力于打造一个算法在线服务领域易用、性能极致、迭代效率远超普通方式的产品。本文将介绍TPP图化以及2021年在性能、开发体验上的改进，并介绍未来TPP图化的规划。
全托管推荐引擎服务：智能推荐AIRec
本文是《飞天大数据产品价值解读系列》之《全托管推荐引擎服务——智能推荐》的视频分享精华总结，主要由阿里巴巴搜索推荐事业部的栀露向大家分享智能推荐的相关知识，包括为什么要使用推荐，推荐的价值所在，以及智能推荐的重点服务和功能。
AIRec个性化推荐召回模型调参实战（电商、内容社区为例）
本文是《AIRec个性化推荐召回模型调参实战（电商、内容社区为例）》的视频分享精华总结，主要由阿里巴巴的产品专家栀露向大家分享AIRec个性化推荐召回模型以及针对这些召回模型在电商和内容行业下进行的实战调参演示。
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《基于数据全生命周期的数据资产价值评估方法及应用》论文
基于阿里云专家服务团队和集团数据技术、产品团队多年在数据领域的实践和挖掘，本篇论文在中国科技核心（CFFF）期刊《大数据》第9期第5卷发表。重点参与并实践了在目前的数据要素市场中热度比较高的数据资产估值课题，该论文依据第一性原则，从数据的全生命周期出发，综合数据仓库和图算法，以及层次分析法等技术，计算了单张表的数据资产价值。为数据估值，数据交易等重要国家课题提供了部分框架参考。
智能推荐AIRec上线“流量调控”功能，助力电商平台甩货
智能推荐AIRec最新上线“流量调控”功能，支持人工干预推荐系统流量的分发，针对商品滞销、库存积压等业务问题，可通过流量调控解决甩货诉求，助力电商快速实现“库存清零”。
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