阿里技术员发表论文

阿里技术员发表论文

去阿里。别去腾讯。 腾讯垃圾快倒闭吧。充了十几万的 微信号只给封号不给找回。

现代社会中竞争力越来越大，大学生越来越多，而能够闯出一番名堂的，大多属于有自己一番成就的知识分子，知识创造财富，身为90后的钟钊、左鹏飞、还有秦通都如入选了华为的“天才少年”计划。这群90后，一毕业就拿201万年薪，被阿里腾讯争抢，他们有多牛？

华为的“天才少年”计划，是华为为了刺激创新，激发公司员工的创新力所专门制定的一个计划。华为作为现代科技企业，一旦失去他本身的创新力，那么公司就丢掉了它本身的核心竞争力，一个企业没有自己的科技，终有一天会迷失在茫茫的市场当中。所以华为抛出的“天才少年”计划，就是用高薪资吸取一大批的科技型人才，从世界范围内招揽天才少年，让企业走得更长远。

01钟钊的学历及成就

钟钊大学的时候就读于华北科技大学的软件工程专业，在他大三的时候就在全国大学生数模竞赛中获得湖北省一等奖，已经可见其本身的优秀。

后来，钟钊继续着对自己学业的精进，他选择进入中国科学院大学自动化研究所攻读硕士与博士，硕博阶段他所攻读的都是“模式识别与智能系统”专业，这个专业是一个热门专业，尤其在现代科技化的今天，很多领域都要运用到这个专业的知识。

这个专业的知识目前在语音识别、人脸识别等等方面都有着广泛的应用。钟钊的导师刘成林，是模式识别的国家重点实验室主任，在专业知识的许多应用领域中都取得了不俗的成绩。

刘成林曾经表示，现代科技化的发展，这个专业的知识在多个科技领域都有着广泛的应用，对于人才的需求量也比较大，给出的薪资一般也不会低。所以可见，如果能够优秀卓越的掌握本专业的知识，在就业的薪资方面都不会太低。

钟钊在读研期间已经有了十分优秀的研究成果，以他发表的《Practical Block-wise Neural Network Architecture Generation》为例子，在这个论文当中，钟钊就这项研究中，对现如今的大多网络架构需要知识的综合应用，精准计算才能制作而出的手工制作提出了一个突破性的研究，提出了一个名为BlockQNN的分块网络生成pipeline，可以自动构建高性能的网络。

他的这个研究成就，远远超过现有的科学技术，能够在更快更节省资源的情况下达到原本的目的。他的研究如果能够成功的应用于现代智能化的科技之上，将大大地提高智能化科技的应用水平和使用效果。可见，在这个领域的研究钟钊独有自己的一番成就，这在他毕业后被阿里腾讯争抢的事情显得理所应当，毕竟以他本身的知识水平与科研能力而讲，他完全值得需要科技型人才进行大力的争抢。

钟钊是中国最早一批学习神经架构（NAS）的，这个神经架构的研究是非常的困难的，需要精确的对于各个数值的分析应用，架构整体并不容易构造，架构中也不能存在任何的问题，现如今这个领域也是世界上的一个困难的、处在开发中的领域，世界各国对此还并没有非常的先进的研究，都在对这个科技难题进行攻克。

可见，在NAS方面的研究是需要非常卓越的科研性的人才才可以，纵观世界，能够在这个领域研究的人才都是非常少的，可以说能够在这个领域进行研究的都与大熊猫一般，是稀有人才。而华为目前也想要进军automate maching learning领域，所以花一番大价钱挖钟钊，并不稀奇，毕竟以钟钊的科研能力，是完全对得起那个薪资的，若是在这个领域的研究能够成功的应用与华为的产品之上，那就不是201万薪资的问题了，华为不仅在世界科技领域遥遥领先，也会赚得巨大的经济利益。

02秦通的成就

秦通也是毕业于香港科技大学的机器人研究所博士，他主要研究的就是机器人的相关视觉领域的研究。

秦通在业界研究已经出名了，他所在浙江大学带领的团队，在他的带领下，获得了世界级比赛的冠军，在这个领域里，在世界上都是有名的天才少年。他的导师也是机器人、无人机领域的著名研究人员，有着一番自己的知名的成就。所以秦通在他的专业领域是无可挑剔的优秀，被入选为“天才少年”计划中的其中之一，一点都不惊奇。

在他的学生时代里，他曾在多个国际顶级期刊和会议上发表了多篇论文，获得了最佳学生论文奖。秦通的一篇发表在“IEEE Transactions on Robotics”的论文被引用多达188次，题为“Vins-mono: A robust and versatile monocular visual-inertial state estimator”（Vins-mono：一种强大而通用的单目视觉惯性状态估计器）。这个研究所提出的研究可以应用于精准定位之上。

03左腾飞的成就

左鹏飞的博士阶段在武汉光电国家研究中心攻读计算机科学与技术专业，在校期间他的研究方向主要是非易失内存系统。在校期间，左鹏飞发表了多篇高水平的论文，这些论文很多都在国际顶尖的学术会议当中录用，他在读博期间的成就已经高出了许多大学教授。在他的大学期间就已经有了自己的多项专利性的发明。

04结语

从这三个人的大学以及读博期间我们就可以发现，他们三个在各自的专业里都取得了非常高的成就，远远领先于同岁人，甚至要超过一些老牌的教授，可见他们三个对于自己学习领域的精通性的掌握，他们创造的知识财富的价值早已超过他们年薪的数量。而且进入到华为的“天才计划”里，他们并非普通的工作人员，他们是内部核心的科研型人员，如果他们能够在科技领域的研发上取得突破性的成就，那么华为也将面临着大跨步的发展。

英雄出少年，他们三个人的成绩都彰显了这句话，也在告诉我们，知识就是财富，拥有足够充足的知识，可以转化为财富。他们三个的研究，推动着整个在现代科技界的科技进步与发展，受到多家大企业的挖掘并不稀奇，所以爱莫生所言“知识改变命运”半分不假，我们也应该好好学习，积累知识。

他们非常牛。他们有很高的智商，他们可以为公司创造很多的价值。

那肯定是自身实力够强，技术够牛啊，凭借过硬的技术和能力入选了华为“天才少年”项目的人，试问这样的天才那个公司不想要呢。

阿里学术论文发表情况

问题一：论文文献综述中是不是一定要表明自己论文的观点及论点的啊？ 文献综述是对某一方面的专题搜集大量情报资料后经综合分析而写成的一种学术论文， 它是科学文献的一种。 格式与写法 文献综述的格式与一般研究性论文的格式有所不同。这是因川研究性的论文注重研究的方法和结果，特别是阳性结果，而文献综述要求向读者介绍与主题有关的详细资料、动态、进展、展望以及对以上方面的评述。因此文献综述的格式相对多样，但总的来说，一般都包含以下四部分：即前言、主题、总结和参考文献。撰写文献综述时可按这四部分拟写提纲，在根据提纲进行撰写工。 前言部分，主要是说明写作的目的，介绍有关的概念及定义以及综述的范围，扼要说明有关主题的现状或争论焦点，使读者对全文要叙述的问题有一个初步的轮廓。 主题部分，是综述的主体，其写法多样，没有固定的格式。可按年代顺序综述，也可按不同的问题进行综述，还可按不同的观点进行比较综述，不管用那一种格式综述，都要将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较，阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向，以及对这些问题的评述，主题部分应特别注意代表性强、具有科学性和创造性的文献引用和评述。 总结部分，与研究性论文的小结有些类似，将全文主题进行扼要总结，对所综述的主题有研究的作者，最好能提出自己的见解。 参考文献虽然放在文末，但却是文献综述的重要组成部分。因为它不仅表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据，而且为读者深入探讨有关问题提供了文献查找线索。因此，应认真对待。参考文献的编排应条目清楚，查找方便，内容准确无误。关于参考文献的使用方法，录著项目及格式与研究论文相同，不再重复。 问题二：论文一定要写文献综述吗 第一，看什么刊物。经济研究、季刊这些上档次的刊物最好还是要回顾一下，不然你也凑不够那么多字数呀，上面的文章动不动就是十几页。第二，看你研究的前沿了。有的触opic，确实研究的人很少，你算是少数先锋之一了，写不出综述也可以理解。第三，综述写多写少不要紧，你做了哪些创新一定要写清楚。 问题三：毕业论文什么情况下需要写文献综述，还是全都要写 按说是要些文献综述的，不过有些学校要求单独写出来，作为一个文献。如果学校不做要求，文献综述可以写的开题报告中胆有些可以出现在论文的绪论中，总的来说，是需要的 阿里机械设计工作室整理 问题四：论文中文献综述部分是否一定需要 正文前是文章摘要。结尾处一般会写一段总结。正式发表的学术论文都要有的。 问题五：写论文时文献综述里面的文章一定要写到参考文献里面么? 一定的，因为要保护著作权，和版权。如果不想因为这个引起纠纷还是写到参考文献去。况且引用的越多也显得你论文含金量高不是吗。还是写一下吧。 问题六：为什么有些发表了的论文没有文献综述？ 10分 可以个你发电资料的 问题七：为什么写论文之前要先写文献综述？文献综述是要写什么的？ 是要写关于你这篇论文的研究内容前人做过什么研究，得到过什么成果。主要是提供一个你的研究的生长点，前人做过的你当然不必再做，前人有什么矛盾的地方或者没研究到的地方，这就是你研究的内容。而且也可以给不太熟悉的读者有一个背景的介绍，不然再用很多术语础很突兀了。所以要做综述。就是把以前的相关研究综合陈述一下 问题八：论文后的文献综述必须要在文中有引用吗 那是必须的，文献综述，资源大多来源于文献，应该标明出处。一是表明你的治学态度；二是尊重他人的成果；三是便于查找来源。

达摩院作为阿里的科研结构，似乎它没怎么出来“说话”，因为它一直在低调地做自己的事情。

我们先来看一下达摩院具体是什么。

在2017年的时候，马云说要搞一个达摩院，用了3年的时间就放了1000亿元进去，说是为了探索科技的开销，然后很多搞科技的人才都被马云请了过来这里了，进行技术研发，刚开始的时候马云从全球请了十名不同领域的科学家加入到这里，后来又加入了很多人才，目前科学家的人数大约在七十位左右。达摩院研究的东西都是和科技有关，比如现在很火的网络安全、基础算法等，还有美国一直都在重视的量子计算，除此之外还有下一代人机交互、视觉计算等。

其实要说达摩院到底都取得哪些成就，我觉得达摩院的成就之一就是吸引了人才，可以说这里是一个科技人才聚集地，也是科技人才挑战基地，在这里，这些人才并不是单纯地做科技，而是和商业紧密地联系起来。就比如说现在AI吧，已经被应用到了工业生产中了，也给很多企业创造了很高的利润。

而在2019年4月份的时候，达摩院也宣布了已经研发出了Ali-NPU，这是一款神经网络芯片，是中国自己创新和努力得到的结果，这个Ali-NPU会被运用在图像视频分析、机器学习等相关的AI领域。而且随后，达摩院也宣布了他们已经研制出了现在世界上最强的量子电路模拟器“太章”，而在这之前，美国的谷歌在这一方面可是“老大”，现在我们中国也有了这个东西后难免会让他们觉得面临新挑战。

除此之外，达摩院的影响不仅仅只是中国或者欧洲，达摩院现在已经和很多所世界级的高校建立了合作，在2018年11月的时候达摩院卫星遥感影像AI分析系统也再一次获得了冠军。

最近两年，达摩院最突出的成就就是AI技术，仅两年时间，阿里AI团队便在国际顶级学术会议上共发表近400篇顶级论文，在国际顶级技术赛事上斩获40余项世界第一。

在北京大学智能学科建设20周年大会上，北京大学和阿里巴巴共同宣布成立“北大-阿里妈妈人工智能创新联合实验室” （以下简称实验室）。实验室将聚焦人工智能前沿领域的理论、方法与关键技术展开研究，为社会和企业带来世界领先的创新成果。 据介绍，实验室由北京大学智能学院院长、人工智能研究院院长、国际人工智能领域知名学者朱松纯教授领衔学术指导，欧洲科学院外籍院士、北京大学讲席教授邓小铁等组成学术指导组并参与建设，北大智能学院副教授、院长助理宋国杰和阿里妈妈技术负责人郑波担任联合主任。 实验室将发挥双方在基础研究和大规模业务场景实践的优势，首期已经启动了包括大规模图预训练模型、决策智能、智能音乐生成等领域的研究工作。 朱松纯表示：“联合实验室要锚住国际最前沿的人工智能发展趋势，面向国民经济发展的重大需求，在通用人工智能、元宇宙、数字人等前沿方向大胆探索，注重多学科之间的交叉与融合，探索出一条具有中国特色、体现中国智慧的发展道路，为国家的人工智能发展战略做出贡献。” 阿里巴巴集团首席技术官程立表示：“阿里与北京大学的合作由来已久，北大-阿里妈妈人工智能创新联合实验室的成立，标志着双方的合作迈入了新阶段。未来，实验室要成为全新的产学研合作样本，在重要研究领域以及核心产业场景做出让企业和消费者都受益的好科技。” 据悉，实验室首批研究成果已成功落地。基于阿里妈妈开源图学习平台——Euler2.0，研究团队对大规模图预训练模型进行了优化、适配和效率提升，首次实现了分层图预训练模型在工业级超大规模图上进行预训练的技术落地，将有效提升商家经营效率，未来该技术还将应用于交通系统、分子结构预测、程序推理等领域。 阿里妈妈总裁刘博表示，阿里妈妈内部业务已全面实现AI化，未来将继续为实验室的技术研究提供技术平台和验证场景，共同推动商业数智化进程。 过去五年，阿里妈妈技术团队在国际顶级会议已发表100多篇论文，并向业界开源了DIN（深度兴趣网络）、XDL（深度学习框架）、EULER（分布式高性能图表示学习框架）等AI模型和平台。

阿里发论文

本篇文章介绍了阿里妈妈定向广告团队的最新作品：Co-Action Net(以下简称CAN)。CAN提出了一种全新的特征交互思路，将待交互的特征（用户侧和商品侧特征）分别作为DNN的输入和权重，用DNN的输出作为特征交互的结果。CAN在提升了特征交互的表达能力同时，降低了传统的笛卡尔积交叉所需要的计算复杂度。 论文地址： . 作者的知乎专栏：

在CTR预估任务中，特征间的交互一直是业界研究的热点。由于DNN以一个隐式的方式来学习输入特征，很难单纯依靠DNN来从庞大的稀疏特征集中学习到有效的特征交互，因此许多工作都在特征工程中采用了了手动特征交互，FM, FNN, PNN, DCN和DeepFM等都从不同的方面阐述了这一点，感兴趣的同学可以参考笔者之前的文章: 《从FM到DeepFM：浅谈推荐系统中的模型演化》 。

在推荐系统模型的构建中，特征工程占有十分重要的地位。在海量的输入特征中，用户行为(user behaviors)和推荐商品(recommended item)两者的交互可以准确地建模用户兴趣，论文作者将这种交互特征统一命名为co-action. 如图1所示：A和B代表模型的输入，Target可以为ctr的预估值。一般来说，可以由DNN来学习A和B之间的关系。但如果我们在输入端就手动将A、B进行交互，学习的难度会大大降低。

对于特征交互，最基本的方式就是做 笛卡尔积(Cartesian Product) 。在tensorflow中，这个操作就是cross column[1]. 对于特征A和B，笛卡尔积将两者组合成一个新特征(A, B)；改变A或B的值，就会得到一个全新的特征。这种方式可以刻画出A、B间的所有组合。在训练样本充足，不考虑性能的情况下，笛卡尔积是最好的特征交互方式。但笛卡尔积有两个缺点：

顾名思义，CAN的目的在于建模不同特征之间的Co-Action，可以理解为一种新的特征交互方式。简单来说，该论文实现了一个pluggable的CAN网络单元，将待交互的两类特征分别作为CAN网络的输入和权重，网络的输出作为特征交互的结果。

图2展示了CAN的基本结构。输入特征可以分为用户行为序列(user behavior sequence)，候选商品(target item)，用户画像特征(user age 等)和其他特征。其中user sequence、target item和other feature通过embedding层后输入到DIEN网络结构。对于CAN部分，user sequence和target item的embedding被用作CAN的输入和权重参数，最后输出的结果sum pooling起来，与DIEN的输出concat在一起过后面的DNN部分。下面重点介绍一下整个网络结构中的关键：Co-Action Unit.

CAN的整体实现逻辑还是比较简单的。将CAN中的全连接网络记为 ，候选商品特征 作为 网络的weight和bias，而用户行为序列特征 则是 网络的输入。这里 是所有unique ID的个数，即item ID的参数空间； 和 是embedding size，且 < . 在广告系统中，与用户点击过的商品相比，target item的个数较少，因此用 来作为 的参数。 由于 包含了 多层的参数，因此其维度需要大于 ，即 < . 通过split和reshape操作转化为weight和bias参数，这一过程可以表述如下：

与其他特征交互方式相比，CAN有以下几个优点：

前述的CAN结构只能显示地建模一阶特征交互。对于更高阶的情况，可以通过高阶输入来实现，即

其中c是特征交互的阶数。

论文中引入了3种做法来保证CAN学习的独立性。

由Table 2可以看出，CAN在两个实验数据集上的AUC指标均优于PNN，NCF[2]，DeepFM；除此之外，笛卡尔积(Cartesian)作为最基础的特征交互手段，其结果是优于PNN，NCF和DeepFM的。但CAN的实验结果甚至比笛卡尔积还要好，这里的原因我想有两点：

为了验证CAN的泛化性，作者将test数据集中的那些在训练集中出现过的特征组合都删除，构造了一个冷数据测试集，该测试集中所有的特征组合都是模型之前没有见过的。实验结果如Table 5 所示：

可以看出，NCF和DeepFM的结果要优于笛卡尔积。与Table 2中的结论相比，证明笛卡尔积的泛化性确实存在问题；同时，CAN的AUC最高，也证明了CAN结构的泛化性明显强于笛卡尔积以及其他的特征交互方式。

笔者认为这是本论文最精华的部分之一。 作者在本节中详细论述了CAN模型在部署到阿里巴巴展示广告系统时遇到的一些困难和解决方案，对复杂ctr预估模型的落地有很大的指导意义。

特征交互，是在原始特征的基础上对特征对(feature pair)进行额外的组合，势必会引入额外的存储和计算开销。我们知道，CTR模型的大部分参数都集中在embedding部分，而笛卡尔积会让embedding大小线性增加。对于两个维度（ 此处维度指unique IDs的数目 ）为M和N的特征，笛卡尔积需要引入一个(M x N, embedding_size)大小的embedding矩阵；除此之外，新增的embedding也会引入更多的lookup操作，严重影响模型的响应时间，latency增大。作者提到即使采用了IDs frequency filtering（个人理解是根据ID出现的频率，过滤掉一部分低频ID来减小参数量，即低频过滤）也无法缓解。

对于CAN模型，虽然参数大大减小，但以上问题还是会影响到模型的部署。论文中使用了6个ad侧特征和15个用户侧特征进行交互，理论上这样会引入15 x 6 = 90个特征组合。而用户侧特征多为用户的行为序列，普遍长度都超过100，会带来更大的负担。

为了解决以上问题，论文中采用了以下方案：

特征间的交互对ctr预估模型具有重要的意义。本论文阐述了笛卡尔积和一些常用模型结构（FM，PNN，DeepFM等）的不足，提出了一种新型网络CAN来建模Feature Co-Action。CAN用DNN的输入和权重来建模特征交互，既解决了笛卡尔积的空间复杂度和泛化性问题，又能够获得较好的特征交互效果（体现在模型auc的指标上）。同时，引入了多阶输入(multiorder enhancement )和模块间的独立性(multi-level independence)使CAN的功能更加完备。最后介绍了模型上线遇到的困难和解决方案，对大型ctr预估模型的部署有很大的借鉴意义。

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阿里巴巴是目前全球最大的商务交流社群和网上交易市场。下面是我整理了，有兴趣的亲可以来阅读一下!

阿里巴巴集团发展战略研究

【摘要】本文通过对阿里巴巴集团进行SWOT分析的基础上制定了适合阿里巴巴集团的发展战略：阿里巴巴集团应该将“商通天下”确定为战略目标，以第三方电子商务平台为核心业务，整合资讯、支付、物流等多种支撑服务。

【关键词】SWOT;阿里巴巴集团;发展战略0.前言

阿里巴巴集团作为国内最大、全球领先的电子商务服务企业。从1999年创立至今短短十余年时间就形成现有规模，各项业务均排名行业第一，这些业绩的取得都源于阿里巴巴集团对发展战略的高度重视。但市场和环境是在不断变化的，“逆水行舟，不进则退”，阿里巴巴集团要想维护优势地位并实现长远发展，必须完善发展战略，实现战略升级。

1.阿里巴巴集团SWOT分析

1.1优势

1.1.1庞大的客户群

阿里巴巴集团经过多年经营，在国内外建立起竞争者无法比拟的庞大客户资源。客户型别以中小企业、网路消费者为主。2011年，阿里巴巴 B2B 平台会员数超过7500万，网上商铺数量超过1000万，付费会员数量超过100万;天猫已拥有4亿多买家，40000多家商户，70000多个品牌。

1.1.2完善的服务平台

阿里巴巴集团所拥有的电子商务服务能力国内最强、国际领先，形成对海量中小企业和网路消费者的强大吸引力。阿里巴巴集团到目前为止已经形成的整体平台架构包括网上企业交易平台***阿里巴巴网路有限公司***、网上零售平台***淘宝网和天猫***、支付平台***支付宝***、电子商务云端计算服务平台***阿里云端计算***等七部分。

1.1.3绝对的市场份额

2011年二季度，阿里巴巴 B2B 市场份额虽同比有所下降，但仍占61%;环球资源网则以4%的市场份额位列第二。2011年淘宝网几乎垄断了国内C2C电子商务交易市场的全部，达到九成的占有率;排名第二的是拍拍网。2011年一季度的国内B2C市场，天猫继续保持30%以上的市场占有率，其后为京东、卓越等B2C商家。

1.1.4综合性的服务

阿里巴巴通过整合资讯、支付、物流等多种服务，提供完整的电子商务服务。阿里巴巴还通过汇聚丰富的市场资讯，提供动态的资源优化配置服务，使中小企业能及时准确的了解市场变化，做出科学决策。

1.2劣势

1.2.1机构官僚化严重

伴随着阿里巴巴集团的规模扩张，机构逐渐膨胀，并直接导致内部官僚化，决策反应速度因此变慢。反应速度变慢、决策机制官僚化、创新机制不到位都深刻影响集团的良好发展。

1.2.2信用体系不健全

阿里巴巴B2B的欺诈事件暴露出阿里巴巴内部监管出现漏洞、内部协同机制不到位等深层次问题。另外，一些网上店家利用信用评价制度漏洞通过非正常手段提高信用评价的现象仍然大量存在。

1.2.3发展速度和质量失衡

阿里巴巴集团一直处于高速发展阶段，而一些长期潜藏的深层次问题却在近期不断爆发。阿里巴巴B2B的“欺诈门”事件和淘宝网的“淘宝围攻”事件的发生暴露出阿里巴巴集团对发展过程中质量建设的指导与规范仍不够完善。

1.2.4低门槛准入制的困扰

阿里巴巴近期的一系列丑闻表明，虽然低门槛准入制可以在很短的时间内积累庞大的人气和市场，但从长远看低门槛准入制带来的监管困难是巨大的，低门槛准入制对企业的成长并非都是健康的，产生的深远负面影响是在短期内容易被忽视的。

1.3机遇

1.3.1世界经济的复苏

世界经济形势的复苏特别是主要发达国家经济走出危机阴影，为阿里巴巴集团的发展创造了契机。全球经济形势虽然还存在较大的不确定性，但整体向好的势头开始出现，国际外部需求开始回升，中小企业外贸出口订单增加，对外贸易机会增多。

1.3.2国内产业结构的调整

我国“十二五”规划中明确提出，“积极发展电子商务，完善面向中小企业的电子商务服务，推动面向全社会的信用服务、网上支付、物流配送等支撑体系建设”，对阿里巴巴集团来说，可以凭借优越的政策环境，实现战略转型，实现更大发展。

1.3.3居民消费能力上升

我国居民消费热情高涨，日渐理性和成熟，自主辨别能力也越来越强。随着网际网路的不断普及，城乡居民消费能力不断提升，电子商务和网路购物即将进入高速发展周期，这给阿里巴巴集团的发展带来巨大市场和使用者资源。

1.3.4农村电子商务的发展

农村电子商务发展成为新的亮点，发展迅猛。农民网商通过网路销售农村土特山产品和深加工产品，实现了发家致富。农村创业的氛围更加浓郁，已经逐步形成自成一格的农村电子商务产业丛集。

1.4威胁

1.4.1行业规范的缺失

我国的电子商务服务行业还处在成长发展时期，虽然整体上规模不断扩大，结构不断完善，但相应的网上支付、交易规范等方面在国家法律和行业规范上依然存在真空。

1.4.2市场竞争的压力

我国电子商务市场前景十分广阔，越来越多的企业跃跃欲试，想要进入到这个市场，无论是选择开展直接电子商务业务、间接电子商务业务还是选择第三方电子商务服务业务，都在不断加剧市场竞争的激烈程度。

1.4.3物流配送的制约

物流是使电子商务活动得以完整实现的关键必要环节。虽然经过多年的发展，物流行业已经有了一定基础，但在物流配送速度和服务质量方面、物流企业的资讯化水平和管理能力方面仍有待提升。

1.4.4服务能力的限制

依托电子商务平台成长起来的电子商务企业，面对消费者对产品、服务越来越高的要求，同质化竞争越来越激烈;同时，业务及企业规模增长对管理能力和水平的挑战，以及成本的提升等，都将给阿里巴巴集团的可持续发展带来挑战。

2.阿里巴巴集团发展战略

阿里巴巴集团应该将“商通天下”确定为战略目标。对于阿里巴巴集团来说，仍然要立足于以满足商务需求为目的的电子商务行业，定位于电子商务服务产业，全力打造电子商务服务产业链，以第三方电子商务平台为核心业务，整合资讯、支付、物流等多种支撑服务，全面建立起一个世界最大的电子商务生态系统。

2.1平台业务创新战略

第一，阿里巴巴B2B应加快以会员为导向的收费模式向与服务效果挂钩的收费模式转变的速度，面对的首要难题就是市场流量的变化，所以必须面向国内贸易市场的需求开拓客户群。

第二，以淘宝开放平台***简称TOP***为核心深度整合平台资源，打通B2B、B2C和C2C平台界限，形成B2B2C的全方位电子商务平台。

2.2支付业务开放战略

2011年5月央行发放首批支付牌照，部分消除了第三方支付行业发展的不确定性，但也将导致第三方支付行业面临新的格局变化。作为阿里巴巴集团电子商务平台指定第三方支付机构，支付宝应围绕更多金融领域***基金保险等***进行拓展，并在核心业务领域深耕，广大为中小企业和网路消费者乃至其他客户提供综合性的电子商务金融服务。

2.3物流业务联盟战略

阿里巴巴集团可以将物流业务应定位为开放的社会化物流服务平台战略即“第四方物流平台”战略，所有电子商务参与主体***物流企业、中小企业、网路消费者、电子商务平台等***都***或免费使用阿里巴巴提供的公共物流服务，从而形成强大的物流联盟。阿里巴巴物流平台是整合第三方物流资源的“第四方物流平台”，供应链解决方案是其主要服务产品。

2.4云端计算业务领先战略

阿里云端计算要以“建设以资料为中心的国内领先的电子商务云端计算服务平台”为目标。阿里云端计算要能够提供完整的电子商务云端计算服务，进一步深化电子商务资料采集、处理和应用，为电子商务生态系统配备强有力的技术基础。为此，阿里巴巴集团需要做好“云”与“端”的布局，提高阿里云的商业价值，创新阿里云的发展模式，明确自身定位和聚焦业务。

【参考文献】

[1]IDC，阿里巴巴集团研究中心.加速资讯化程序—电子商务和阿里巴巴商业生态的社会影响[R],2012.

[2]余雨航，唐峰.阿里巴巴成功因素分析[J].中国科技纵横,2010,***22***.

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地铁技术员在哪里发表论文

发表论文通常只有两种渠道，要么自己投，要么找论文发表机构代投，不管走哪种渠道，最后都是要发表到期刊上的。

期刊，也叫杂志，在上个世纪在出版界曾经是重量级的存在，那个时候互联网还没有兴起，人们阅读文章获取资讯远远没有现在方便，杂志就成为一个很重要的传播媒介。

但现在随着社会的进步，科技的发展，纸媒已经大大没落了，很多期刊被砍掉了，剩下来的大多数不得不自谋出路，学术期刊更是如此，因为这个受众面是很窄的，基本没法盈利，所以只能靠收取版面费来维持，当然，有国家财政拨款的那种不在这个范围。

我们现在发表学术论文，出于严谨性权威性等原因的考虑，还是要发表到纸质期刊上，编辑会用电子邮箱或者内部的系统来收稿，但不会有一个网络平台有发表论文的资质，即使是知网和万方这样的网站，也只是论文数据库，并不是论文发表平台。

所以发表论文的时候，还是要先去选取目标期刊，然后再找到这本期刊的投稿邮箱，或者是找到靠谱的论文发表机构，由代理进行代投，最后都是发表到纸质期刊上的，见刊后一两个月左右被知网收录，就可以检索到了。

大部分论文都在期刊上发表,CN期刊。

少数的是发表到国外的期刊,或者直接是在杂志的官网上线,比如SCI。对于大多数人来说,发表CN期刊就可以了。

期刊，定期出版的刊物。如周刊、旬刊、半月刊、月刊、季刊、半年刊、年刊等。由依法设立的期刊出版单位出版刊物。期刊出版单位出版期刊，必须经新闻出版总署批准，持有国内统一连续出版物号，领取《期刊出版许可证》。

广义上分类

从广义上来讲，期刊的分类，可以分为非正式期刊和正式期刊两种。非正式期刊是指通过行政部门审核领取“内部报刊准印证”作为行业内部交流的期刊(一般只限行业内交流不公开发行)，但也是合法期刊的一种，一般正式期刊都经历过非正式期刊过程。

正式期刊是由国家新闻出版署与国家科委在商定的数额内审批，并编入“国内统一刊号”，办刊申请比较严格，要有一定的办刊实力，正式期刊有独立的办刊方针。

“国内统一刊号”是“国内统一连续出版物号”的简称，即“CN号”，它是新闻出版行政部门分配给连续出版物的代号。“国际刊号”是“国际标准连续出版物号”的简称，即“ISSN号”，我国大部分期刊都配有“ISSN号”。

此外，正像报纸一样，期刊也可以不同的角度分类。有多少个角度就有多少种分类的结果，角度太多则流于繁琐。一般从以下三个角度进行分类：

按学科分类

以《中国图书馆图书分类法.期刊分类表》为代表，将期刊分为五个基本部类：

(1)思想(2)哲学(3)社会科学(4)自然科学(5)综合性刊物。在基本部类中，又分为若干大类，如社会科学分为社会科学总论、政治、军事、经济、文化、科学、教育、体育、语言、文字、文学、艺术、历史、地理。

按内容分类

以《中国大百科全书》新闻出版卷为代表，将期刊分为四大类：

(1)一般期刊，强调知识性与趣味性，读者面广，如我国的《人民画报》、《大众电影》，美国的《时代》、《读者文摘》等;

(2)学术期刊，主要刊载学术论文、研究报告、评论等文章，以专业工作者为主要对象;

(3)行业期刊，主要报道各行各业的产品、市场行情、经营管理进展与动态，如中国的《摩托车信息》、《家具》、日本的《办公室设备与产品》等;

(4)检索期刊，如我国的《全国报刊索引》、《全国新书目》，美国的《化学文摘》等。

按学术地位分类

可分为核心期刊和非核心期刊（通常所说的普刊）两大类。

关于核心期刊

核心期刊，是指在某一学科领域(或若干领域)中最能反映该学科的学术水平，信息量大，利用率高，受到普遍重视的权威性期刊。

阿里发表论文

论文： 论文题目：《Search-based User Interest Modeling with Lifelong Sequential Behavior Data for Click-Through Rate Prediction》 地址： 这是阿里妈妈发表在2020SIGIR上面的又一篇佳作，让我们来阅读一下这篇论文吧。 在CTR/CVR预估领域中，用户历史行为对CTR/CVR预估的建模是很有指导意义的，用户的历史行为序列中潜藏着用户丰富的”兴趣点“，用户的每一次行为都是某个方面兴趣的一种反应。比如我喜欢各种口红产品、喜欢洗面奶、但是又对某个牌子不是特别感兴趣，基于这些兴趣的驱动，我可能浏览、点击过很多相关领域的内容或商品，那这些历史行为是否对我未来行为的预测有帮助呢，答案是肯定的。正是基于上述这种主观的行为模式，我们才需要对用户的历史行为进行建模，用户行为队列越长，包含的用户兴趣也就越丰富，但是同样也会带来更大的挑战，其实用户的兴趣是发散的多元的，如何从发散多元的用户兴趣中找到真正对当前任务有帮助的兴趣是十分重要的。 在介绍这篇论文之前建议先去看一下阿里的另一篇论文MIMN，也是基于用户长序列进行CTR预估的论文，但是MIMN存在着几个问题，一个是因为，当用户行为序列的长度进一步增加（例如，增加10倍或比十倍更多）时，MIMN无法精确捕获给定特定候选项的用户兴趣。另一个是因为，MIMN不能很好的解决延时和存储这两个瓶颈上的棘手问题，也就是说部署到线上到时候如何才能做到延时跟其他轻量模型相近。 在淘宝中，用户的浏览序列长度可能达到上千甚至上万个，怎么高效且有效的利用这种长序列信息呢？阿里妈妈提出了SIM模型来进一步从用户丰富的长期历史行为队列中挖掘用户有价值的兴趣点，并且提供一种长行为序列线上服务化的可行性方案，接下来就来看看这篇论文吧。 模型总览： SIM分为两个阶段，这两个阶段都有自己的核心部分，文章中将长序列用户行为特征的建模分为了两个模块，即Genral Search Unit（GSU）和Exact Search Unit（ESU），这两部分就是两个阶段的核心模块了。先简单的介绍下这两个模块的作用吧。GSU如图所示，简单理解就是从几百上千的用户长序列中挑选出TopK个跟候选Item最相似的K个Item，类比与推荐系统中的召回模块，先降低长序列物品的长度，在进行后续任务。另一个是ESU，这个模块的作用是对刚刚GSU抽取出来对K个物品进行序列建模，得到一个能代表用户长序列兴趣对向量，并利用这个向量进行后面对排序。 GSU的主要任务是从长度为T的序列中抽取出K个跟候选item相似的item，GSU有两种方式来选取TopK个物品，分别是hard-search 和soft-search。前面也提到了GSU类比于推荐系统中的召回阶段，而在多路召回中，一般也有基于Embedding的召回和基于策略规则的召回，其中hard-search就是基于规则的召回，soft-search就是基于Embedding的召回，下面来详细讲一下这两种方法。 这种方法比较直观而且实施起来比较简单，就是我们从候选行为序列中按照给定规则筛选出与当前目标任务相关的候选集，举个例子，我在淘宝上历史浏览过很不同种类的商品（比如电子产品、口红、男鞋等等），当候选广告是iphone12时，hard-search方法会从我历史行为队列中筛选出电子产品相关的行为进行建模，用于PCTR预估，而口红、男鞋大概率就不会对这次预估产生影响，通过上面这个例子大家应该能明白这种基于规则和策略的思路。论文中指出hard-search方法使用的是商品类别作为筛选的标准。 这种方法是基于Embedding的抽取方式，从上面的模型图的左侧可以看到整个soft-search的结构。这个部分也是一个子模型，模型的输入是候选Item和长序列，目标是CTR预估，用这种方式来学习候选Item和长序列Item的embedding信息。有了Embedding后，就可以将候选广告embedding和历史行为中的embedding算一个内积相似度，利用近似最近邻检索方法（论文中用的是ALSH）来得到topK相关的候选行为序列。 在这个子model中，DNN的输入是候选item  和Ur的concat，其中Ur：注意，如果用户行为增长到一定程度，则不可能将整个用户行为直接输入模型。 在这种情况下，可以从长序列用户行为中随机采样子序列集，这些行为仍需遵循原始序列的相同分布。 这种方法的缺点就是计算开销比较大，不如基于规则的hard-search方便，优点就是效果应该会更好一些。但是论文中也提到了两种方法在效果上的差异不是特别的大，所以最后基于性能和效果的折中，采用了hard-search这种比较简单的方式。 从模型整体上来看，这部分主要是利用从GSU抽取出来的K个Item得到一个能代表用户长期兴趣的向量，并配合其他特征送的DNN里面做整体的CTR预估任务。 论文中对这K个来自GSU对item是用self-attention进行序列建模的： 其中 为： concat中第一个是原始的embedding，第二个是关于时间的embedding。 根据self-attention的方式，我们又得到了一个向量h(K)。 这里，第二个子model也进行了ctr预估，特征是模型图上面画出来 input，还有个dien，dien前面的文章以及介绍过了，就不再赘述。 最后的loss是： 其中α和β是控制损耗权重的超参数。 在我们的实验中，如果GSU使用软搜索模型，则将α和β都设置为1。具有硬搜索模型的GSU是非参数的，并且α设置为0。 广告推荐系统对线上的计算耗时要求还是比较严格的，因为要保证用户最基本的用户体验。随着用户行为序列的进一步增长，采用传统的方式直接对长序列用户行为进行计算耗时和内存占用会增长的特别快，所以需要有针对性的对线上系统进行一定的升级和改造。文章提到在hard-search和soft-search的选择中，是基于大量的离线实验结果最终决定采用hard-search这种方便快捷有效的方式，同时信息损失也在可以接受的范围内。 一般的线上部署的系统架构图是这样： 为了让SIM能更好的给用户带来低延时的体验，阿里构建了SIM的Online Seving结构： 可以看到对于用户的行为序列，论文采用的是对每个用户采用的是两层索引的结构：key-key-value，第一个key是user_id，第二个key是category ids，value是用户行为序列中属于对应类别的item。用这种方式可以很快的通过这个索引树找到属于统一category的物品。线上A/B Test实验效果： 用户的历史行为对于整个CTR/CVR预估任务越来越重要了，如果不考虑时间和存储，那么把所有的序列输入到模型中作为长期兴趣关键点是可以精确的定位出用户的长期兴趣的，但是由于性能的原因就不得不考虑用特殊的方法对这个长序列进行一次筛选，筛选的K个物品都是跟候选Item相似的物品，能做到裁剪的效果还不会带来CTR预估的损失。在进行筛选过程中还分为了两种方法，但是为了部署到线上，就要考虑性能最好的hard-search方式进行TopK筛选任务，这种方式跟Embedding筛选的效果是差不多的，但是速度比Embedding快，所以采用这种方式。 未来应该还会有更多针对序列推荐的论文，单纯的对长序列阶段还带来一定的兴趣偏差，所以如何有效挖掘用户更丰富行为特征背后的商业价值是需要好好思考的。