千亿级别的日志采集传输服务实践

演讲简介：

在大数据的应用场景下，日志是非常重要的数据来源。稳定、可靠、高效的日志采集大数据应用场景 ppt，对于数仓建设、实时计算和搜索推荐等都有着非常重要的意义。在过去的一年中我们重做了一套“日志采集和归档系统”（Datastream），解决了很多老系统遗留已久的问题，并基本完成了老系统任务的迁移，本次分享将带来其中的一些心得体会和经验。

李卓豪 网易数帆 平台开发专家

嘉宾介绍：

12年浙江大学毕业，同年加入网易，参与并负责过网易通用搜索系统的开发、推广上云和维护，目前负责网易数帆旗下易数EasyData全链路数据生产力平台产品中任务开发调度、数据服务等子产品，以及网易Datastream日志采集和传输服务的研发和维护。

美团大脑系列：新零售场景下商品知识图谱的构建及应用

演讲简介：

近年来，众多零售行业打破传统的销售模式，以互联网为依托，通过运用大数据及人工智能的技术能力对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造，深度融合线上服务、线下体验以及现代物流，逐步形成了新零售模式。在这样的背景下，商品知识图谱作为零售行业数字化的基石，提供了对于商品相关内容的立体化、智能化、常识化的理解，对上层业务的落地起到了至关重要的作用。相比于传统知识图谱而言大数据应用场景 ppt，在新零售背景下的商品知识图谱需要应对更加分散、复杂的数据和业务场景，而这些不同的业务对于底层知识图谱都提出了各自不同的需求和挑战。美团点评作为互联网行业中新零售的典型代表，覆盖了包括外卖、商超、生鲜、药品等在内的多个新零售领域，提供了线上购物、线下配送、仓储及供应链等在内的多种新零售业务，因此在相关的知识图谱方面进行了深入的探索。在这次分享中，将会由美团大脑中商品知识图谱的负责人曹雪智博士来对新零售背景下商品知识图谱的构建和应用进行详细的介绍。

背景介绍：

在新零售背景下，将商品相关的数据进行立体化、智能化、常识化的理解对于相关业务来说至关重要，因此催生了商品知识图谱相关的研究方向。在商品图谱构建方面，零散的数据来源、异构数据的整合、多模态数据的信息融合等都对图谱的构建提出了巨大的挑战。在应用方面，由于新零售领域中业务覆盖广泛，包括线上购物、线下配送、仓储、供应链等，在不同业务中商品知识图谱都有不同的应用方式，需要更加紧密的和业务进行对接。这次分享会基于美团点评的应用场景，介绍美团大脑中的商品知识图谱是如何进行构建并赋能新零售行业的。

分享提纲：以案例实践，技术解析，问题解决为方向的分享提纲列举

1、新零售场景下商品知识图谱的特点；

2、新零售场景下商品知识图谱的构建；

3、异构数据源整合；

4、多模态数据的信息融合；

5、新零售场景下商品知识图谱的应用；

6、基于图谱辅助搜索召排优化；

7、基于图谱的用户体验优化；

8、基于图谱提供数据分析服务。

要点：

1、通过零散的数据来源、异构数据的整合、多模态数据的信息融合等技术进行商品知识图谱的构建；

2、利用包括序列标注、成分识别、BERT等在内的自然语言算法对商品进行理解建模；

3、基于图谱知识，为搜索中的召回、排序提供结构化的信息，优化相关的算法模型及链路流程；

4、制定合理的图谱数据服务接口，赋能众多需求各异的上游业务。

曹雪智 美团 搜索与NLP部，技术专家

嘉宾介绍：

曹雪智博士于2018年7月加入美团点评，担任AI平台N

来源【首席数据官】，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！