互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)挖掘

今天早上看了一篇文章，內(nèi)容如題，感覺寫的不錯(cuò)！什么樣是人性化的服務(wù)？

想聽一首歌，不必想好其歌名，到搜索引擎里去搜索、下載；而是輸入現(xiàn)在的心情，比如“激昂”，播放器就自動(dòng)播放出《男兒當(dāng)自強(qiáng)》這樣的歌曲，而且一首接著一首。

想去旅游，不必苦思要去什么具體的城市，而是輸入大概想法，比如“浪漫的周末度假”，就能馬上看到十個(gè)建議：包括一家臨海賓館的情侶房、燭光晚餐、一套在周五晚起飛周日晚返歸的機(jī)票。

要完成這些人性化服務(wù)靠搜索引擎是不行的，得靠數(shù)據(jù)挖掘?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)挖掘的各種應(yīng)用離為我們提供上面這些真實(shí)服務(wù)已經(jīng)越來越近了。

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）與我們所熟悉的信息檢索（Information Retrieval）的不同之處在于：信息檢索是針對(duì)數(shù)據(jù)的明顯特征來尋找信息，比如Google等搜索引擎就是尋找含有某關(guān)鍵詞的網(wǎng)頁(yè)、并且根據(jù)鏈接數(shù) 來判斷其重要性。而數(shù)據(jù)挖掘則要復(fù)雜很多，其目的是要在大量數(shù)據(jù)中“挖掘出有趣的可理解的知識(shí)”，這是搜索引擎不能完成的。所以數(shù)據(jù)挖掘也叫數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí) 發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discovery in Database，KDD)。

本質(zhì)上，數(shù)據(jù)挖掘能夠把海量數(shù)據(jù)變成可被人類可直接 利用的信息，是一個(gè)“把冰冷信息人性化”的過程?，F(xiàn)在，針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的前沿應(yīng)用已經(jīng)非常之多，覆蓋了不同的領(lǐng)域，以不同的方式呈現(xiàn)出來。今后，互聯(lián)網(wǎng)用戶 所接觸到的不再只會(huì)是傳統(tǒng)搜索引擎輸出的一排排的網(wǎng)頁(yè)，而可能是溫情脈脈的令自己更加親切和感動(dòng)的方式。
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音樂

互 聯(lián)網(wǎng)用戶會(huì)在很多場(chǎng)合，比如博客和論壇里，留下很多自己對(duì)音樂的看法，比如在某種心情下推薦的歌曲，在某種情緒下整理了一張歌單。就留下了比如“今天我好 亢奮，我在聽《男兒當(dāng)自強(qiáng)》”這樣的線索。有道把這千千萬萬個(gè)用戶的“聲音”整合起來，通過提煉、去除噪音、自動(dòng)聚合相關(guān)詞、配對(duì)，就實(shí)現(xiàn)了心情和音樂的 一一對(duì)應(yīng)。

Google音樂里的“挑歌”功能，與有道隨心聽也神似。Google挑歌的方式是：提供可供用戶自己調(diào)節(jié)的音調(diào)、音色等搜索 選項(xiàng)，每一個(gè)選項(xiàng)都有一個(gè)滑塊可供自由調(diào)節(jié)。用鼠標(biāo)點(diǎn)擊拖動(dòng)滑塊，通過節(jié)奏的舒緩或強(qiáng)烈、音調(diào)的低沉或尖銳、音色的豐富或單純來查詢最希望聽到的音樂。筆 者嘗試挑出一首“節(jié)奏舒緩，聲調(diào)低沉，音色適中”的歌，“挑歌”輸出的結(jié)果是張學(xué)友的《相思風(fēng)雨中》和徐小鳳的《蒙蒙夜雨》。

這兩個(gè)產(chǎn)品 會(huì)完全改變以往的尋找音樂的方式：只有當(dāng)你想好某一首歌的名字后，才能去搜索引擎里把它找出來。其實(shí)音樂的歷史遠(yuǎn)遠(yuǎn)早于文字，所以音樂應(yīng)當(dāng)回歸人類溝通的 本能，挑歌和隨心聽的功能可以用音樂自身特性去搜索音樂，讓音樂跨越語(yǔ)言和文字的障礙，成為人類最自然的溝通方式。

廣告

創(chuàng)業(yè)公司PeerSet新發(fā)布了一個(gè)廣告數(shù)據(jù)工具，能夠通過網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容分析提供網(wǎng)絡(luò)用戶“心理”方面的特征。Peerset的技術(shù)能夠有機(jī)地把用戶的興趣、價(jià)值觀、生活方式、對(duì)品牌的態(tài)度關(guān)聯(lián)在一起。讓廣告主了解到這些背景信息。

基 本上，Peerset的套路是跟蹤社交媒體上的各種互動(dòng)，試圖加以解釋、并且把各種信息加以關(guān)聯(lián)，然后為廣告主給出結(jié)果。比如，如果廣告的特征“時(shí)尚”， 那么Peerset就可能根據(jù)對(duì)信息的檢測(cè)和梳理得出：那些談?wù)摗扒橛际小焙汀胞湲?dāng)娜”的人就是合適的受眾。Peerset就是要通過“心理”方面的特 征把對(duì)不同廣告合適的不同人群找出來。

Peerset不只是提供關(guān)于目標(biāo)人群的數(shù)據(jù)庫(kù)給廣告主，還會(huì)整合當(dāng)前的廣告系統(tǒng)，直接把相應(yīng)的廣 告放到合適的網(wǎng)頁(yè)位置上去。比如，對(duì)于想做廣告的時(shí)尚服裝廣告主，Peerset會(huì)在接單以后，直接把廣告投放到Facebook上一個(gè)喜歡《情欲都市》 電影的那個(gè)用戶的頁(yè)面上。

這種廣告方式又與搜索引擎的廣告有了本質(zhì)的不同。搜索引擎廣告的優(yōu)勢(shì)在于對(duì)準(zhǔn)了有明確購(gòu)買傾向的用戶，而 Peerset廣告能夠把有潛在購(gòu)買傾向的用戶“挖掘”出來。是的，這種方式與傳統(tǒng)的品牌展示廣告目的相似，不過，Peerset要更有效率。因?yàn)槠放茝V 告是撒大網(wǎng)，而Peerset試圖做到“精準(zhǔn)”匹配。

調(diào)研

Facebook手里有3億用戶和每天4000萬次狀態(tài)更新， 利用如此巨大的海量數(shù)據(jù)，可以對(duì)幾乎任何話題做評(píng)測(cè)。諸如人們最關(guān)注的品牌，最關(guān)心的政治問題。于是工程師們決定利用這些數(shù)據(jù)，來評(píng)測(cè)國(guó)民幸福指數(shù) （Gross National Happiness）。這個(gè)新應(yīng)用將最大可能地評(píng)測(cè)美國(guó)Facebook用戶是幸福還是悲觀的。產(chǎn)品開發(fā)人員是這樣描述的：

把來自全國(guó)各 地的數(shù)百萬Facebook用戶的狀態(tài)更新數(shù)據(jù)集合在一起，可以說明國(guó)民的幸福感有多強(qiáng)。評(píng)測(cè)國(guó)民感到幸運(yùn)、幸福，以及對(duì)生活滿意的程度是這項(xiàng)國(guó)民幸福指 數(shù)評(píng)測(cè)項(xiàng)目的一部分。當(dāng)用戶在狀態(tài)更新中使用比平時(shí)多的積極詞匯（或少的消極詞匯）時(shí)，表示這一天比平時(shí)更幸福。

這些數(shù)據(jù)都是匿名從 Facebook論壇上收集的。為確定某些狀態(tài)信息究竟表示幸福還是悲傷，或兩者都不是，這項(xiàng)應(yīng)用還必須搜索開發(fā)人員確定的與每個(gè)情緒相聯(lián)系的流行短語(yǔ)和 詞匯。結(jié)果是：周一人們的幸福指數(shù)最低，然后一直到周末，幸福指數(shù)不斷上升，在下一周開始時(shí)，又跌至最低。通常，幸福指數(shù)在假期附近較高。今年6月底，人 們的幸福指數(shù)急速下滑，這可能與流行音樂之王Michael Jackson的逝世有關(guān)。

旅游

Center?d是由 YahooLocal這款產(chǎn)品的前總經(jīng)理Dulski掌舵的一個(gè)活動(dòng)組織網(wǎng)站，也就是把促成一個(gè)聚會(huì)活動(dòng)所需要的三要素便捷地組織起來：人，地點(diǎn)，計(jì)劃 （people，place，plan）。不過，Cener?d特別之處是，在其搜索結(jié)果里加入了“語(yǔ)義分析”，號(hào)稱其結(jié)果要比同類網(wǎng)站的“關(guān)鍵詞”搜索 結(jié)果更好。

Center?d已經(jīng)積累了100萬次的針對(duì)活動(dòng)的搜索，并把這些搜索根據(jù)其目的進(jìn)行分類。為此，Center?d的自主大量的分析發(fā)生在網(wǎng)上的關(guān)于某個(gè)活動(dòng)的談話或者討論，以對(duì)這個(gè)活動(dòng)打上“正面”或者“負(fù)面”的標(biāo)簽。然后形成數(shù)據(jù)庫(kù)，再形成圖表。

Dulski 認(rèn)為，這種基于語(yǔ)義的分析要比普通的關(guān)鍵詞搜索更好，因?yàn)槟軌蚝Y除很多不精確的匹配。比如，一個(gè)“不適合同性戀的Party”，就不會(huì)出現(xiàn)在一個(gè)對(duì)“同性 戀Party”做搜索的結(jié)果里。因?yàn)镃enter?d已經(jīng)通過語(yǔ)義分析知道了，“同性戀”前面的“不合適”就表示一個(gè)“負(fù)面”評(píng)價(jià)。

基于這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，Center?d就能夠形成一個(gè)針對(duì)不同標(biāo)準(zhǔn)的活動(dòng)指南。比如，在北京的浪漫之旅、廉價(jià)旅游四川等等。這些特定標(biāo)準(zhǔn)的搜索結(jié)果大部分由數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)生成，但也有少量編輯參與其中，以確保質(zhì)量。

Dulski 說，很多用戶來到Center?d時(shí)其實(shí)腦袋里并沒有一個(gè)明確的目的，所以諸如“北京的浪漫之旅”或者“兒童們的六一節(jié)日”這樣的柔性、感性、概念性的東 西能夠容易激起他們的興趣，并且一步步誘導(dǎo)他們完成一次活動(dòng)的準(zhǔn)備。看，這個(gè)看法跟Google挑歌和有道隨心聽的邏輯是多么神似。唯一不同的是所針對(duì)的 對(duì)象不一樣。

任何服務(wù)或者工具面對(duì)的都不是一個(gè)對(duì)自己需求有明確認(rèn)識(shí)的理性人，而是一個(gè)有著一點(diǎn)感覺，但需要被引導(dǎo)的感性人。這無疑是一條正確的發(fā)展之路。

產(chǎn)品改進(jìn)

數(shù)據(jù)挖掘也在幫助產(chǎn)品經(jīng)理們改善用戶體驗(yàn)。在很多大的互聯(lián)網(wǎng)公司，這實(shí)際上成為了輔佐公司戰(zhàn)略的數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)。

互聯(lián)網(wǎng)公司一般都記錄了所有用戶在其網(wǎng)站（尤其是網(wǎng)絡(luò)游戲和社交網(wǎng)絡(luò)）上的所有點(diǎn)擊、行為路徑、相應(yīng)的時(shí)間。如果用戶嘗試一個(gè)新產(chǎn)品，用一兩秒鐘就退出來了，說明這個(gè)產(chǎn)品可能有問題，而不是用戶不想用；而其中出問題的很可能就在用戶的最后一次點(diǎn)擊發(fā)生的地方。

比如騰訊就一款網(wǎng)游中的子彈射出后的彈道設(shè)置做研究，根據(jù)對(duì)用戶的挖掘數(shù)據(jù)認(rèn)為，游戲原本設(shè)計(jì)的逼真效果對(duì)中國(guó)用戶并不合適，而用戶對(duì)一種新設(shè)計(jì)的“比較爽快的、節(jié)奏快的、鮮明的”的彈道設(shè)計(jì)更加興奮。

在 網(wǎng)游業(yè)，數(shù)據(jù)挖掘的最系統(tǒng)應(yīng)用就是盛大的“平臺(tái)”戰(zhàn)略。也就是，把任意一款游戲拿到其從2004年就開始建立的一套“評(píng)測(cè)”體系去走流程，就可以知道這款 游戲到底會(huì)不會(huì)受到玩家的歡迎。其根據(jù)，就來自于盛大在過去運(yùn)營(yíng)的上百款游戲的用戶數(shù)據(jù)的記錄、分析、關(guān)聯(lián)、最后建立模型?；谶@套評(píng)測(cè)流程，盛大就可以 對(duì)一款新游戲做出判斷，到底該不該運(yùn)營(yíng)、如何去改進(jìn)、潛力有多大，都有了一套從數(shù)字出發(fā)的答案。