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攜程人工智能實踐

為了解決Bandit 150的問題，作者攜程技術團隊 這樣論述：

本書的作者來自于攜程多個研發部門，內容講解系統全面，從旅行產品的個性化推薦和搜索，到旅行場景的OCR、機器翻譯和知識圖譜，再到產品層面的主題圖片優選、推薦理由抽取，以及安全風控和如何工程化提升研發效率，在本書中都有相應的闡述。希望通過本書與讀者分享人工智慧技術如何在攜程具體業務中落地，並發揮巨大的影響力，如提升業務目標、提升人效比，乃至為網站的安全保駕護航。 希望將人工智能賦能業務的理念傳達給用戶，給用戶帶來有用的啟發和借鑒。 本書主要從具體的應用場景入手，介紹如何將具體的業務問題進行建模，轉變為具體的機器學習模型，並將業務目標轉化為機器學習的目標函數。本書在關注基礎模型之外，更加關注如何將

業務目標轉化為模型優化目標。這些映射將説明產品技術同學更好地理解機器學習模型如何落地。 攜程技術團隊 作為攜程集團的核心競爭力，攜程技術團隊由近7000位來自海內外的精英工程師組成，為攜程集團業務的運作和開拓提供全面技術支援，並以技術創新源源不斷地為產品和服務創造價值。 技術從來都不是閉門造車，攜程技術團隊會一直以開放和充滿熱情的心態，通過各種管道和方式，和圈內小夥伴們探討、交流、碰撞，共同收穫和成長。 第1章　數學基礎　001 1.1　引言　001 1.2　線性代數　001 1.2.1　概述　001 1.2.2　向量與矩陣　002 1.2.3 矩陣

的運算　003 1.2.4　幾種特殊的矩陣　005 1.2.5　線性方程組與矩陣的逆　007 1.2.6　特徵值和特徵向量　010 1.2.7 張量的定義和運算　011 1.3　概率基礎　013 1.3.1　頻率與概率　013 1.3.2　熵　016 1.3.3　常見的概率分佈　017 1.4　優化理論　020 1.4.1　優化理論簡介　020 1.4.2　無約束的優化問題　022 1.4.3　無約束的優化方法　024 1.4.4　風險函數的優化方法　026 1.4.5　帶約束的優化方法　028 1.5　本章小結　031 參考文獻　031 第2章　模型構建　032 2.1　引言　032 2.

2 建模流程　032 2.2.1　目標定義　032 2.2.2　損失函數　035 2.2.3　求解優化　037 2.2.4　結果評估　037 2.2.5　模型選擇　040 2.3　常見模型　042 2.3.1　模型的分類方法　042 2.3.2　回歸模型　043 2.3.3　邏輯回歸模型　047 2.4　集成學習　049 2.4.1　集成學習概述　049 2.4.2　Bagging　051 2.4.3　Boosting　052 2.5 本章小結　055 參考文獻　057 第3章　個性化推薦與搜索　058 3.1　個性化推薦概述　058 3.2　跨領域推薦改善用戶冷開機問題　059 3.2.1

　背景描述　059 3.2.2　基礎定義　060 3.2.3　建模思路　061 3.2.4　模型結構　062 3.2.5　實驗結果　065 3.3　Bandit 演算法在攜程場景中的應用實踐　066 3.3.1　Context-free Bandit 演算法　067 3.3.2　Contextual Bandit 演算法　069 3.3.3　場景應用　070 3.4　旅遊度假產品的搜索個性化排序　078 3.4.1　度假搜索排序框架　079 3.4.2　度假搜索排序演算法　080 3.4.3　模型演進及其他　085 3.4.4　小結　086 3.5　深度學習在酒店房型推薦中的應用實踐　087

3.5.1　酒店房型推薦業務的背景　087 3.5.2　業務問題轉化為演算法問題　087 3.5.3　演算法流程　088 3.5.4　小結　089 3.6　強化學習在酒店排序中的應用實踐　089 3.6.1　業務背景　089 3.6.2　傳統排序學習的局限性　090 3.6.3　強化學習的基本思路　091 3.6.4　演算法流程　091 3.6.5　小結　093 3.7　瀑布流排序演算法實踐　094 3.7.1　場景簡介　094 3.7.2　優化目標　094 3.7.3　特徵工程　095 3.7.4　模型　097 3.7.5　位置偏差　098 3.7.6　評價指標　099 3.7.7　場景實踐

　101 3.8　本章小結　101 第4章 AI 服務化 102 4.1 AI 服務化的背景與難點 102 4.2 旅遊領域知識圖譜 102 4.2.1 旅遊領域知識圖譜的特點 103 4.2.2 旅遊領域知識圖譜的構建 104 4.2.3 旅遊領域知識圖譜的應用 112 4.3 QA 問答中的文本匹配與排序 117 4.3.1 基於深度學習的語義匹配模型 118 4.3.2 基於交互的語義匹配模型 122 4.3.3 遷移學習在語義匹配網路中的應用 125 4.3.4 對語義匹配模型的一些思考 127 4.4 攜程國際化中的機器翻譯 130 4.4.1 模型架構 130 4.4.2 建模技

巧 135 4.4.3 翻譯品質評估 138 4.5 證件全文本識別 141 4.5.1 文本識別簡介與發展歷程 141 4.5.2 文本識別步驟 142 4.5.3 文本檢測 142 4.5.4 文本識別 145 4.5.5 文本識別在證件識別中的應用實踐 145 4.6 本章小結 147 參考文獻 147 第5章 AI 助力產品運營 150 5.1 旅遊場景中的主題圖片自動優選 151 5.1.1 業務場景 151 5.1.2 圖像識別 151 5.1.3 圖像去重 154 5.1.4 圖像優美度識別 155 5.1.5 小結 158 5.2 知識推理在攜程業務中的應用 158 5.2.

1 標籤系統的業務背景和業務痛點 159 5.2.2 標籤規則配置平臺的設計與實現 160 5.2.3 小結 164 5.3 基於專名的內容產品化 165 5.3.1 內容產品化的業務背景 165 5.3.2 命名實體識別 165 5.3.3 實體連結 168 5.3.4 小結 174 5.4 主題推薦理由抽取 174 5.4.1 主題推薦理由抽取的業務背景 174 5.4.2 智能內容抽取 175 5.4.3 自動內容生成 186 5.4.4 小結 193 5.5 本章小結 194 參考文獻 194 第6章 AI 運營 199 6.1 問題的背景與難點 199 6.2 機器學習在海外酒店房

態預測中的運用 201 6.2.1 業務背景 201 6.2.2 海外酒店房態預測的難點 201 6.2.3 海外酒店房態預測難點的解決方案 202 6.2.4 海外酒店房態預測的應用場景 208 6.3 IM 用戶模擬評分 209 6.3.1 業務背景 209 6.3.2 基於深度學習的模擬評分 210 6.3.3 技術方案流程 214 6.4 海外郵件自動化 215 6.4.1 業務背景 215 6.4.2 自然語言處理在郵件自動化中的應用 216 6.5 即時智能異常檢測平臺的演算法及工程實現 221 6.5.1 應用場景 221 6.5.2 大而全的監控衍生出的問題 222 6.5.3

統計模型的困擾 222 6.5.4 演算法選擇和設計目標 223 6.5.5 演算法的描述和檢驗 225 6.5.6 即時性工程 231 6.6 本章小結 233 第7章 信息安全 234 7.1 問題的背景與難點 235 7.2 機器學習在Web 攻擊檢測中的實踐 235 7.2.1 攜程Web-IDS 攻擊檢測系統架構介紹 235 7.2.2 定義目標問題 238 7.2.3 收集資料和實現特徵工程 238 7.2.4 模型效果評估 240 7.2.5 線上應用和持續優化 241 7.3 機器學習在滑塊驗證碼防禦中的實踐 242 7.3.1 滑塊驗證碼人機識別 243 7.3.2 滑塊

驗證碼軌跡相似度識別 247 7.4 本章小結 253 參考文獻 253 第8章 風險控制 254 8.1 自動化反覆運算反欺詐模型體系 254 8.1.1 風控變數體系 256 8.1.2 自動化反覆運算模型框架 256 8.1.3 RNN 表徵學習 259 8.1.4 自動化與傳統方法的效果對比 261 8.2 “程信分”模型體系 263 8.2.1 “程信分”模型 263 8.2.2 “閃住”催收模型 266 8.3 主動學習在業務風控場景中的應用 268 8.3.1 酒店反刷單主動學習模型 268 8.3.2 機票防虛占主動學習模型 271 8.4 本章小結 273 參考文獻 273

第9章 AI 挖掘中台 274 9.1 AI 挖掘中台的背景 274 9.2 AI 挖掘中台的框架和功能 275 9.2.1 AI 挖掘中台的構成 275 9.2.2 AI 挖掘操作步驟 276 9.2.3 AI 挖掘中台的元件及工作流程 279 9.2.4 AI 挖掘中台應用成效 281 9.3 大數據和人工智能的賦能 281 9.4 本章小結 282 第10章 AI 運營中台 283 10.1 AI 運營中台的背景 283 10.2 AI 運營中台的框架和功能 284 10.2.1 框架 284 10.2.2 流程 288 10.2.3 模組 289 10.3 AI 運營中台的高效運

營 290 10.3.1 AI 賦能方式 290 10.3.2 企業應用實例 291 10.4 本章小結 292 第11章 通用資料服務 294 11.1 通用資料服務的背景 294 11.2 通用資料服務平臺的架構和功能 295 11.2.1 通用資料服務平臺的架構 295 11.2.2 通用資料服務平臺的功能模組 295 11.3 通用資料服務的監控 299 11.3.1 存儲監控 300 11.3.2 查詢監控 300 11.3.3 寫入監控 301 11.4 本章小結 302  

Bandit 150進入發燒排行的影片

白帽駭客法外創新模式研究-兼論駭客社群與企業的互動

為了解決Bandit 150的問題，作者王仁甫 這樣論述：

企業藉由打破內部研發的疆界，以導入其他團體或企業的創新資源或觀念，試圖提高創新績效的行為模式，在學理上稱為開放式創新。相對的，如果企業的創新行為抵觸國家法規或制度時，則被文獻定義為法外創新(Outlaw Innovation)。當企業為了創新而打破法規或制度疆界時，則很有可能會轉往地下或違法的市場發展，所以不論是就學術上或實務上都亟需找出將法外創新轉往合法化發展的機制與關鍵影響因素，以期能有效地將法外創新者的成果導向合法市場發展，創造出更多的效益，進而提升國家競爭力。但由於法外創新理論仍在發展階段，多數文獻僅討論法外創新的定義、方式與參與者，對於有關法外創新者的個人特質、其參與社群的運作機制

、其與政府和企業互動的模式，以及如何將法外創新正當化等重要議題的研究，都付之闕如。緣此，本研究的主要目的，即希望針對這些議題進行深入探討，試圖彌補上述缺口。本研究以白帽駭客社群發展法外創新模式做為研究核心，以行動者網路理論的概念及多重個案研究之方法，針對駭客社群成員以及與其互動的資安企業、政府相關人士與駭客新創公司等，進行深入的訪談與分析。主要結論如下 ：一、白帽駭客因具備正向與負向人格特質，而不同於一般研究人員，使得駭客新創公司會採取不同的管理方式，以提高其法外創新的效益。二、白帽駭客社群於法外創新的知識分享體系中，會扮演著引導駭客成員進行法外創新以及協助企業與政府發展法外創新的重要角色。三

、白帽駭客社群突破法律疆界發展法外創新的關鍵，在於企業是否能依靠社群發展法外創新；另外一方面則視政府是否能透過活動補助來賦予社群角色正當化，並成為法外創新的中介者。四、資安企業與駭客社群交流與合作，會先嘗試獲取法外創新的知識，再進行小規模的創新採納，以有效控制外部法律風險、降低社會疑慮並提高社會可接受性。此外，過往文獻討論法外創新時，集中於討論政府發展「創新法規沙盒」的機制以及緩解法外創新的議題，鮮少討論其他可能的解決方案。因此，本研究結果彌補上述缺口，主要研究貢獻如下：一、本研究彌補有關法外創新者特質的研究缺口。二、本研究補足有關白帽駭客社群突破法規制度發展法外創新的研究缺口。三、本研究建構

白帽駭客社群影響廠商進行法外創新的行為模式。四、本研究特別探討了企業如何選擇與駭客社群合作，並突破法規限制，進行法外創新，因而補充過往文獻在這方面之不足。最後，本研究也分別針對政府、企業及社群，從政策、法規、創新策略等面向，提出政策上與實務上的建議。

推薦系統

為了解決Bandit 150的問題，作者陳開江 這樣論述：

本書是一本關於推薦系統產品如何落地的綜合圖書，內容覆蓋產品、演算法、工程、團隊和個人成長。書中不僅梳理了從事推薦系統工作需要具備的思維模式和需要瞭解的問題類型，還從產品和商業角度分析了當前最火爆的資訊流內在邏輯。本書用非常通俗易懂的方式介紹了推薦系統的經典演算法原理，並有相應的配套實踐代碼，以説明初入門的演算法工程師快速上手。 除了推薦演算法，書中還包含一些不屬於推薦演算法但是很常見的實用演算法。除演算法原理之外，還有典型的工程架構描述，以及架構內部的具體模組細節描述。這些都是在設計推薦系統的過程中不可或缺而又不容易在公開場合獲得的內容。此外，本書還涉及一部分推薦系統安全相關的知識，以及團隊

搭建經驗和個人成長心得。 本書適合以推薦系統為代表的效果類產品從業者閱讀，包括決策者，以及產品、演算法、架構、安全、運營人員。這是一本可以架起不同工種之間友好溝通橋樑的書。 陳開江 偶以“刑無刀”的名義“出沒江湖”，初於北京理工大學學習自然語言處理，先後任職於新浪微博、車語傳媒、貝殼找房等公司，做自然語言處理及推薦系統開發等工作，也曾有兩三年與推薦系統有關的創業經驗。有譯著《機器學習：實用案例解析》，在公眾號ResysChina上發表過推薦系統系列文章，在極客時間開設有《推薦系統36式》付費專欄。 1 概念與思維 1 1．1 該要推薦系統嗎 2 1．

1．1 什麼是推薦系統 2 1．1．2 是否需要推薦系統 4 1．1．3 小結 5 1．2 問題模式有哪些 7 1．2．1 預測問題模式 7 1．2．2 幾個常見頑疾 10 1．2．3 小結 12 1．3 要具有什麼樣的思維模式 13 1．3．1 關鍵元素 13 1．3．2 思維模式 15 1．3．3 小結 19 2 產品漫談 21 2．1 推薦系統的價值和成本 22 2．1．1 價值 22 2．1．2 成本 25 2．1．3 小結 27 2．2 信息流簡史 28 2．2．1 前世今生 28 2．2．2 配套設施 29 2．2．3 小結 33 3 內容推薦 35 3．1 用戶畫像簡介 36

3．1．1 什麼是用戶畫像 36 3．1．2 關鍵因素 38 3．1．3 構建方法 40 3．1．4 小結 41 3．2 標籤挖掘技術 42 3．2．1 挖掘標籤的物料 42 3．2．2 標籤庫該有的樣子 43 3．2．3 標籤挖掘方法 45 3．2．4 小結 76 3．3 基於內容的推薦 78 3．3．1 為什麼要做好內容推薦 78 3．3．2 基於內容的推薦系統 79 3．3．3 小結 83 4 近鄰推薦 85 4．1 基於使用者的協同過濾演算法 86 4．1．1 協同過濾演算法 86 4．1．2 基於使用者的協同過濾演算法原理 87 4．1．3 應用場景 98 4．1．4 小結 99

4．2 基於物品的協同過濾演算法 100 4．2．1 常見的應用場景 100 4．2．2 演算法原理 101 4．2．3 小結 110 4．3 相似度演算法一覽 111 4．3．1 相似度的本質 111 4．3．2 相似度計算方法 112 4．3．3 向量化計算 115 4．3．4 小結 117 5 矩陣分解 119 5．1 SVD演算法 120 5．1．1 歷史背景 120 5．1．2 首談矩陣分解 121 5．1．3 小結 129 5．2 ALS演算法 130 5．2．1 再談矩陣分解 130 5．2．2 ALS演算法原理 131 5．2．3 隱式回饋 132 5．2．4 推薦計算 1

36 5．2．5 小結 137 5．3 BPR演算法 138 5．3．1 三談矩陣分解 138 5．3．2 貝葉斯個性化排序 139 5．3．3 小結 146 6 模型融合 147 6．1 線性模型和樹模型 148 6．1．1 為什麼要融合 148 6．1．2 “輯度組合”原理 150 6．1．3 小結 163 6．2 因數分解機 164 6．2．1 從特徵組合說起 164 6．2．2 因數分解機詳解 165 6．2．3 小結 173 6．3 Wide＆Deep模型 174 6．3．1 要“深”還是要“寬” 174 6．3．2 Wide ＆ Deep模型詳解 175 6．3．3 幾點技巧 1

80 6．3．4 模型實例 182 6．3．5 小結 186 7 探索和利用 189 7．1 MAB問題與Bandit演算法 190 7．1．1 推薦即選擇 190 7．1．2 MAB問題 191 7．1．3 Bandit演算法 192 7．1．4 冷開機 201 7．1．5 小結 201 7．2 加入特徵的UCB演算法 202 7．2．1 UCB演算法回顧 202 7．2．2 LinUCB演算法 203 7．2．3 構建特徵 209 7．2．4 小結 211 7．3 Bandit演算法與協同過濾演算法 212 7．3．1 信息繭房 212 7．3．2 COFIBA演算法 213 7．3．3

再談EE問題 222 7．3．4 小結 223 8 深度學習 225 8．1 深度隱因數 226 8．1．1 深度學習與推薦系統 226 8．1．2 各種“2Vec” 229 8．1．3 深度Embedding 232 8．1．4 深度學習與視頻推薦 236 8．1．5 小結 238 8．2 深度CTR預估 239 8．2．1 深度學習與CTR預估 239 8．2．2 CTR預估 240 8．2．3 小結 248 9 其他演算法 249 9．1 排行榜 250 9．1．1 為什麼要有排行榜 250 9．1．2 排行榜演算法 251 9．1．3 小結 257 9．2 採樣演算法 259 9

．2．1 有限資料集 260 9．2．2 無限資料集 262 9．2．3 小結 263 9．3 重複檢測 264 9．3．1 生產端的重複檢測 264 9．3．2 消費端的重複檢測 266 9．3．3 小結 268 10 架構總覽 269 10．1 資訊流推薦架構 270 10．1．1 資訊流的種類 270 10．1．2 抓取聚合信息流 271 10．1．3 社交動態資訊流 274 10．1．4 小結 281 10．2 個性化首頁架構 282 10．2．1 架構的特質 282 10．2．2 Netflix的個性化首頁架構 282 10．2．3 簡化推薦系統架構 287 10．2．4 小結 2

89 10．3 搜尋引擎、推薦系統及廣告系統 290 10．3．1 異同對比 290 10．3．2 三者的架構 292 10．3．3 三者的協同 294 10．3．4 小結 294 11 關鍵模組 297 11．1 日誌收集 298 11．1．1 日誌的用途 298 11．1．2 詳細方案 299 11．1．3 小結 305 11．2 即時推薦 306 11．2．1 即時的層次 306 11．2．2 即時推薦要點 307 11．2．3 小結 318 11．3 AB實驗 319 11．3．1 AB實驗是什麼 319 11．3．2 AB實驗框架 321 11．3．3 實驗資料分析 327 11．

3．4 小結 331 11．4 推薦服務 332 11．4．1 服務 332 11．4．2 存儲 332 11．4．3 API 336 11．4．4 小結 340 11．5 開源工具 341 11．5．1 不重複造輪子 341 11．5．2 內容分析 342 11．5．3 協同過濾和矩陣分解 342 11．5．4 模型融合 344 11．5．5 Web服務框架 344 11．5．6 其他演算法 345 11．5．7 完整推薦系統 345 11．5．8 小結 345 12 效果保證 347 12．1 測試及常用指標 348 12．1．1 測試方法 348 12．1．2 檢測指標 351 12．

1．3 小結 356 12．2 推薦系統的安全 357 12．2．1 攻擊手段 357 12．2．2 防護方式 360 12．2．3 小結 362 13 團隊與個人 363 13．1 團隊組建 364 13．2 個人成長 367 13．3 小結 370

Modeling, Classifying, and Optimizing the Management of Elephant Flows over Software-Defined Networks

為了解決Bandit 150的問題，作者Ling Xia Liao 這樣論述：

電腦網路通常將資料容量較大且持續時間較長的流稱為大象流。由於多個大象流佔用相同網路鏈路會造成網路擁塞，降低網路性能和服務品質，偵測大象流對電腦網路的性能管理和資源優化非常關鍵。軟體定義網路（Software-defined networking）是一種新型的網路架構。該架構將網路管理與資料轉發功能解耦，提供了新機制對網路進行全域管理和優化。本論文研究基於軟體定義架構的電腦網路上的通用大象流偵測方法，旨在通過研究資料包的採樣，大象流的建模，和網路的優化方法使得軟體定義網路控制器可以進行準確、穩定和高效的大象流偵測。本論文首先研究了軟體定義網路上資料包的採樣並提出使用流表項失效時間對轉發到控制器

的包進行採樣，從而使控制器可以根據收到的包對大象流進行偵測。這種方法徹底避免了將交換機流表項保存的統計資訊直接轉發到控制器導致控制通道頻寬佔用過大的問題，使得控制器在進行大象流偵測時可以避免佔用過多網路資源。其次研究了大象流的建模，提出了三個大象流模型（ModelA、ModelB、和ModelC），並對模型的精度和穩定性進行了分析。由於使用控制器自己生成的網路統計資訊對大象流進行偵測將流表項失效時間與大象流偵測精度、流表大小以及控制通道頻寬佔用等多個網路性能指標耦合在一起，本論文構建並求解了一個多目標優化方程，旨在尋找最優的流表項失效時間對大象流偵測精度、流表大小、控制通道頻寬佔用進行聯合優化

。本論文最後提出了兩個方案對流表項失效時間進行優化。第一個方案使用ModelA 對大象流進行準確和穩定的偵測。該方案構建了一個三目標優化方程聯合優化大象流偵測精度、大象流偵測時效性、和控制通道頻寬佔用。該三目標優化方程通過加權轉化為一個單目標優化方法並通過貝葉斯優化法（Bayesian Optimization）求解得到最佳的流表項失效時間和變化率。第二個方案使用ModelB 和ModelC 構造半監督學習法（cotraining），再與強化學習法（Reinforcement learning）相結合在軟體定義網路上實現了對大象流準確、穩定、和高效的偵測。這個方案利用了ModelC 的高效率，

並通過ModelB 不斷地將部分無標籤的測試資料包轉化為有標籤的訓練資料包，對ModelC 進行持續再訓練，有效地提高了ModelC 偵測精度和穩定性。ModelB在轉化過程中所消耗的控制通道頻寬通過強化學習構建的獎勵方程進行控制，從而使控制器可以使用交換機轉發的資料包實現對大象流準確、穩定、高效的偵測。本論文所有工作都在開源平臺上，使用Python 語言程式設計實現，並通過模擬進行功能和性能的評估。儘管模擬方法具有一定的局限性，本論文最後分析和討論了如何將這些採樣、建模、偵測、和優化方法進一步推廣到實際的軟體定義網路和不同應用場景中。