隱私換便捷？大數(shù)據挖掘究竟是怎樣的技術

大數(shù)據殺熟?隱私換便捷?一度被熱捧的大數(shù)據挖掘，近日站在了輿論的風口浪尖：一些商家利用大數(shù)據挖掘技術“殺熟”被網友親測證實;百度董事長兼CEO李彥宏一句“中國人對隱私問題沒有那么敏感”，更是讓它的處境雪上加霜。大數(shù)據挖掘技術就像一位有了負面新聞的明星，霎時間光彩暗淡，似乎變成了偷人隱私的小賊。
　　《大數(shù)據時代》一書暢銷之后的幾年，大數(shù)據雖不再那么當紅，但并未隱退，它的持續(xù)發(fā)展已成為人工智能得以實現(xiàn)的基礎之一。
　　那么，大數(shù)據挖掘究竟是怎樣的技術?從誕生發(fā)展至今，那些埋頭苦干的技術人員又讓它長了哪些本領?面對大數(shù)據難以管理的問題，有沒有技術手段加以控制?
　　用戶畫像：機器給人類貼標簽
　　“通過打標簽的方式建立用戶畫像，是數(shù)據挖掘常用的一種技術?！北本┐髮W計算機科學技術研究所多媒體信息處理研究室主任彭宇新教授解釋，建立用戶畫像就是利用社交網絡的信息，根據用戶社會屬性、生活習慣和消費行為等信息，抽象出一個標簽化的用戶模型，目標是使機器實現(xiàn)類似于人的“見信如面”的能力。社交網絡數(shù)據是實現(xiàn)這一目標的基礎，機器對人的“初相見”多是源自于對社交網絡數(shù)據的挖掘。
　　標簽，通常是通過對用戶信息進行分析得到的高度精煉的特征標識，使得機器方便做信息提取、聚合分析等處理。標簽本身無需再做過多文本分析等處理工作，這為利用機器提取標準化信息提供了便利。
　　“有了標簽，計算機就能夠自動處理與人相關的信息，能夠通過算法、模型逐步‘理解’ 人?！迸碛钚陆榻B，多個標簽共同完成畫像，整個過程可分三步走：一是采集數(shù)據，即基于文本的信息抓取，口語稱為“爬數(shù)據”;二是用戶行為建模，通過機器學習技術，形成算法模型，判斷用戶可能的一些行為;三是可視化展現(xiàn)，把機器運算出來的結果，通過能讓人類理解的方式展現(xiàn)出來。這三步是多輪調整的，在實際應用中，根據結果的反饋，以及業(yè)務需求，可能進行二次建模等調整。
　　整個過程的影響參數(shù)是相對多元的，不同的行為類型，對于標簽信息的權重影響也不同。以應用最廣的商品營銷為例，比如網售紅酒，如果“購買”權重計為5，僅“瀏覽”計為1，加上瀏覽間隔、駐留時長、生活習慣等，通過復雜的算法最終呈現(xiàn)出一個標簽的權重，再形成畫像。
　　基于用戶畫像技術，大數(shù)據挖掘進行分類和關聯(lián)規(guī)則計算等分析：例如喜歡紅酒的用戶有多少，喜歡紅酒的人群中，男、女比例是多少，喜歡紅酒的人通常喜歡什么運動品牌等等。
　　跨媒體智能識別：為計算機裝上慧眼
　　“以前文本信息占主流，現(xiàn)在圖像、視頻等多媒體數(shù)據鋪天蓋地而來?！迸碛钚抡f，后者目前占據大數(shù)據的80%以上。
　　數(shù)據類型發(fā)生的巨大變化，使得智能識別的任務更加艱巨?！肮懿蛔　焙汀坝貌缓谩钡膯栴}日益凸顯?！皺C器只能讀懂自己的語言。”彭宇新說，人類世界的所有語言都要轉化為機器理解的語言才能被識別，以前只處理文本相對簡單，而現(xiàn)在要加上復雜的圖像、視頻等數(shù)據。
　　“例如，世界上有數(shù)千種鳥類，很多種的差異非常細微，即使是有專業(yè)知識的人類也很難準確辨認，計算機自動識別的難度就更大了?！迸碛钚抡f，圖像、視頻內容理解的難點在于如何進行語義自動識別，這也是他們團隊多年攻關的課題之一，為此團隊發(fā)明了基于注意力模型和深度增量學習的識別方法。
　　注意力模型，顧名思義是讓計算機自動定位圖像的顯著性區(qū)域，以此提高檢測精度;深度增量學習，是指計算機能夠利用已經學到的知識加速對新知識的學習，同時通過動態(tài)擴容以支持新概念的檢測。
　　新模型新算法的發(fā)力，幫助機器快速識別圖像、視頻的語義信息。彭宇新團隊近年來六次參加國際權威評測TRECVID的視頻樣例搜索比賽均獲第一名，并在與卡內基梅隆大學、牛津大學、IBM Watson研究中心等參賽隊伍的較量中勝出。其中一個題目就是在464個小時的視頻中快速準確地找出所有的倫敦地鐵標志，彭宇新團隊僅用了不到1秒就成功勝出，獲得第一名。
　　單媒體信息的分析與識別之上，如何進一步讓機器像人類一樣能看、能理解呢?
　　為達到跨媒體信息融合與一體化分析識別的目的，項目團隊首先把數(shù)據按照不同媒體類型自動分發(fā)到對應的分析與識別模塊。例如，對視頻鏡頭進行分割、對關鍵幀進行提取，然后分發(fā)到鏡頭檢索、片斷檢索、視頻字幕識別等模塊中，對單媒體分析結果進行跨媒體語義關聯(lián)分析，實現(xiàn)跨媒體信息的語義協(xié)同。“一種常用的方法是構建第三方空間進行跨媒體關聯(lián)?！迸碛钚抡f，“計算機根據我們教它的模型分別為圖像、視頻、文本、音頻抽取表征，再共同投射到一個第三方空間中，這樣不同媒體的信息就可以對話了?！?br /> 　　技術的“抽絲剝繭”，讓圖像、視頻中的信息可以如文本一般透明?！拔覀兪敲橹鴳萌サ模?a href='/map/zhunquelv/' style='color:#000;font-size:inherit;'>準確率、處理速度都經過多年的優(yōu)化，已經可以進行實際應用了?！迸碛钚陆榻B，這項技術不僅幫助新聞媒體等行業(yè)進行數(shù)據管理和檢索，還在助力互聯(lián)網管理部門對大數(shù)據進行分析與監(jiān)測。
　　匿名處理：可預期的隱私保護對策
　　打破信息控制權幾乎不可能，但隱私保護卻有個很便捷的方法。北京郵電大學教授楊義先的《安全簡史》中有個形象的比喻，如果數(shù)據在網上“裸奔”，為了不被溯源，最便捷的安全手段是“把臉捂住”。這就是所謂的“匿名化處理機制”。
　　“用戶隱私保護的相關規(guī)定要求，數(shù)據公司在售賣數(shù)據時，需要對數(shù)據進行匿名化處理?！北本┐髮W計算機科學技術研究所研究員趙東巖說。但為了精準定位、推送服務，匿名化處理可能被忽視?！熬珳室馕吨繕丝蛻羧旱腎D指向，而不是向群體發(fā)送，因此，個性化推送和匿名化處理在目前的技術中是相互沖突的?！?br /> 　　針對上面的沖突，業(yè)界的先行者提出一種區(qū)塊鏈的解決思路。“我稱它為OF ID。”北京領主科技公司研究人員劉偉泰說，“大數(shù)據的本質是群體研究，但是群體粒度可以細一些，此外，區(qū)塊鏈技術可以授予用戶授權的方法?！?br /> 　　不難想象，隨著新技術的不斷創(chuàng)新，會有更多用于信息安全的技術突破，不是一門心思用于大數(shù)據挖掘，而是也能用于制衡“信息控制權”。