移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，信息查詢輕而易舉，而且還有大量的信息推送，但是，這樣又出現(xiàn)了一種情況——信息過載。如何實(shí)現(xiàn)信息與人更為精準(zhǔn)的連接是整個(gè)社會未來探索的方向之一，這一過程其實(shí)就是一個(gè)簡單的大數(shù)據(jù)加工模型。青島泛媒體網(wǎng)絡(luò)文化傳播有限公司，成立于2017年6月8日，是在“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的大趨勢下應(yīng)勢而生的全媒體運(yùn)營平臺。 旨在為企業(yè)打造全方位的新媒體矩陣推廣，整合媒體資源，精準(zhǔn)高效的品牌化發(fā)展之路。

為了能夠給信息獲取人提供最佳的內(nèi)容獲取決策，我們得將數(shù)據(jù)變得更加“聰明有用”，通俗來講，企業(yè)需要能夠?qū)τ脩舢a(chǎn)生的每個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析與開發(fā)，并以此幫助用戶做出決策，這就是大數(shù)據(jù)的加工。

大數(shù)據(jù)加工的三種方法

首先我們得明白，我們得到的大數(shù)據(jù)其實(shí)是來自不同渠道的數(shù)據(jù)組合而成的，要把這些數(shù)據(jù)整合在一起，才可以發(fā)現(xiàn)有用的信息。但是，這個(gè)“整合”可不是一件容易的事兒。下面我們來了解一下常見的大數(shù)據(jù)“加工”方式吧。

相似關(guān)聯(lián)，這種加工方式并不難理解，專業(yè)的說法叫“協(xié)同過濾”，就是要收集大量的用戶瀏覽記錄，通過相似行為進(jìn)行關(guān)聯(lián)推薦。比如說，我們通過大數(shù)據(jù)給兩個(gè)同學(xué)貼標(biāo)簽，包括“性別、年齡、喜歡的顏色、喜歡的明星、愛買的東西、愛去的地方”等，然后發(fā)現(xiàn)A和B的標(biāo)簽有很多相似，我們就可以將A喜歡購買的東西推薦給B。

由于這種加工方式簡單，邏輯清晰，可行性強(qiáng)，它被大多數(shù)企業(yè)采用，例如今日頭條、天天快報(bào)等都是采用的這種算法，但它也存在缺陷。由于獲取數(shù)據(jù)的手段有限，有時(shí)候并不能真實(shí)的反應(yīng)出用戶對信息的需求，很容易讓用戶深陷在自己的“興趣愛好”當(dāng)中，很難擴(kuò)展。

隱式搜索，這一算法模式看起來高端，其實(shí)分開來看就簡單多了，其核心內(nèi)容為“搜索”，比如你在某個(gè)軟件上搜索了關(guān)鍵詞“科學(xué)”，那么該算法就會在大數(shù)據(jù)中挑選關(guān)于“科學(xué)”這一次的相關(guān)信息數(shù)據(jù)主動推送給你，同時(shí)獲取你的興趣數(shù)據(jù)。而所謂的“隱式”其實(shí)就是根據(jù)關(guān)鍵詞“主動”推送的意思。

這一“加工”大數(shù)據(jù)的方法是建立在搜索引擎普及之后的，與“相似關(guān)聯(lián)”類似的是，不同的人搜索相同的信息有不同的目的，而不同的時(shí)間地點(diǎn)搜同樣的信息也有不同的目的，用同樣的標(biāo)準(zhǔn)衡量用戶行為，容易產(chǎn)生誤判。但這種算法相比“相似關(guān)聯(lián)”仍有一定優(yōu)勢，“相似關(guān)聯(lián)”只能通過自身的標(biāo)簽做推送，相比而言“隱式搜索”能擴(kuò)展的范圍會更大。

社群+場景，這一加工的手段相對前兩個(gè)來說更智能，這也是目前所有加工算法的發(fā)展趨勢，它對所加工的“大數(shù)據(jù)”要求能達(dá)到“矩陣”的規(guī)模，也就是說數(shù)據(jù)的規(guī)模要更大更多。目前能真正做到“社群+場景”的加工算法的只有少數(shù)幾家互聯(lián)網(wǎng)巨頭。

大數(shù)據(jù)加工是一個(gè)“技術(shù)活兒”，這里我們只介紹了比較常見的三種加工方算法，但實(shí)際的應(yīng)用中根據(jù)不同的需求可能會有特有的某種算法模式交叉使用。

值得注意的是，被加工后的大數(shù)據(jù)有的會服務(wù)于人，但目前其大多數(shù)還是服務(wù)于機(jī)器，因?yàn)橛腥苏J(rèn)為人只能是對宏觀的東西做把控、對部分的場景做決策，而機(jī)器則可以對個(gè)體，對全量的場景做決策。所以，我們在日常生活中如果看不到這些“大數(shù)據(jù)”的時(shí)候也不必驚奇啦，因?yàn)樗鼈兒芸赡苡闷渌臋C(jī)器軟件給我們做服務(wù)呢！

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