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推荐算法设计综述

推荐系统能够根据用户的兴趣推荐可能喜欢的条目，目前已经成为互联网中最常见的应用之一[1]，被广泛应用于电商（亚马逊、淘宝、京东）、新闻媒体（今日头条）、内容提供商（豆瓣、微博、优酷）等各个领域。据统计，亚马逊约有30%的销售额、Netflix中约有60%的观看时长、谷歌新闻中约38%的新闻点击都来源于各自的推荐系统，由此可见推荐系统对于互联网来说是至关重要的应用之一。

  • 2022-01-15
  • 阅读154
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人工智能算法在智能风控领域中的应用

在金融科技的浪潮下，金融机构纷纷启动了智能风控体系的建设，但是金融机构的关注点多在于业务规模、科技系统等硬实力的建设，而忽略了算法能力、智能风控文化等软实力的建设。 本文聚焦智能风控的“算法能力”的建设，用通俗的语言“漫话算法”，首先讲解算法的逻辑、笔者对算法的理解、算法在智能风控领域的应用经验，而后讲解如何在实战中通过场景因素、数据因素、算力因素来选择合适的算法。

  • 2022-01-15
  • 阅读271
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区块链技术在数字货币中的应用态势分析

本文利用文献计量学，对区块链技术在数字货币的应用进行发展态势研究，旨在掌握数字货币的现状和主要发展方向。结果表明，数字货币研究处于快速发展阶段并且区域特征明显；数字货币的安全和隐私、区块链技术共识算法、区块链在开采过程中的能源消耗、基于以太网智能合约的交易安全、数字货币的金融监管、机器学习在数字货币中的应用是区块链技术在数字货币应用中的六个主要研究内容。未来区块链技术在加密技术的研究、智能合约的安全开发、共识机制、可扩展性、金融监管等方面面临严峻挑战。通过本文研究及展望，希望对未来区块链技术在数字经济中的发展和政策制定提供指导建议。

  • 2022-01-15
  • 阅读147
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关于联邦学习建模过程中算法交互内容的研究

“联邦学习”（FederatedLearning）正是在这个背景下提出和发展起来的，它主要从技术维度出发，重点研究其中的隐私保护和数据安全问题。联邦学习曾多次以不同的形式出现过，例如，面向隐私保护的机器学习、面向隐私保护的深度学习、协作式机器学习、协作式深度学习、分布式机器学习、分布式深度学习、联邦优化和面向隐私保护的数据分析。联邦学习最初的定义是一种借助多方客户端的私有数据集来训练全局共享模型的分布式机器学习算法框架。从广义上来说，联邦学习指数据所有者不需要上传私有数据集即可结合多方数据来训练全局共享模型的方法，得到的模型的效果和直接整合数据到数据中心或一台机器上进行训练得到的模型的效果相近，同时也保护了数据的安全，避免泄露数据隐私。

  • 2022-01-15
  • 阅读194
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一文看懂主流区块链攻击底层逻辑

本文研究了针对区块链技术与应用的攻击方式及安全事件，提出了包括基础设施层、密码算法层、节点通讯层、共识协议层、运行平台层、智能合约层和系统应用层的七层安全模型，并针对模型各层对应的具体风险点，提出了解决方案。此外还探讨了区块链数据隐私问题。

  • 2022-01-15
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基于中间件与区块链的异构隐私计算平台互通系统研究

随着数字经济的高速发展,数据安全问题日益凸显，如何实现安全合规的数据跨域融合并挖掘数据的最大价值，已成为数字时代的核心痛点之一。围绕多方安全计算与联邦学习的隐私计算技术正受到各技术提供方与数据方广泛的关注。利用诸如秘密分享、不经意传输、混淆电路等前沿密码学算子，隐私计算可以实现数据的可用不可见，进而解决数据跨域分享、融通等问题。目前，隐私计算技术已在金融、通信、医疗、政务等领域开始推广应用。从隐私计算的基本概念出发，浅析隐私计算的核心技术：安全多方计算与联邦学习；随后围绕自研隐私计算平台底座PrivTorrent密流安全计算平台，介绍隐私计算在数据安全行业的应用落地及典型案例；最后针对异构隐私计算平台间互联互通关键问题，给出基于中间件和区块链的跨平台实践解决方案。

  • 2022-01-15
  • 阅读228
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基于预言机的可信数据上链技术

作为构建信任的新型基础设施，区块链在保障可信数据上链方面尚不完善。分析了可信数据上链的必要性，并对其技术实现路径中基于预言机的可信数据上链技术展开研究。在此基础上，明确预言机概念、整体架构等内容，并从可信机制和应用实践两个层面分析预言机的可信数据上链。

  • 2022-01-15
  • 阅读148
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某金融企业基于容器云平台采用联邦学习技术提高风控效率实践分享

容器云平台的弹性能力以及对微服务的支持，对于提升企业内部的资源使用效率和主流应用的快速发布有着重大意义。本文针对金融企业中，容器云平台的现实需求做出相关技术分析，给出相关模块的参考设计和实现方案，并结合企业生产实践，提出一些实践经验。

  • 2022-01-15
  • 阅读143
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