数据挖掘从0到1

2015-04-14 Shanghai Ruby Tuesday

title: 暴走漫画数据挖掘从0到1
speaker: 丁彦
company: 暴走漫画

Transcript

1. 暴⾛走漫画数据挖掘从0到1
   Michael Ding@暴⾛走漫画(上海)
   

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2. 关于我
   ⽣生物信息学 硕⼠士
   《Git版本控制管理(第2版) 》 第⼆二版 译者
   南京 LUG 管理员
   代码托管服务(集盒)创始⼈人
   微搜索(TinySou) 创始⼈人
   暴⾛走漫画 技术总监(数据挖掘，上海技术部)
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3. 内容概要
   搜索服务
   相关理论与原理
   核⼼心问题
   实践
   推荐服务
   相关理论与原理
   ⼀一般步骤
   协同过滤为例
   未来与挑战 3
   

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4. 构建搜索服务
   搜索是寻找资源的最好⽅方式
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5. 搜索服务的基本流程
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   这⾥里的Data 是数据源(即要搜的东⻄西)，可
   以是数据库，可以是⽂文件系统，也可以是
   互联⺴⽹网(⾕谷歌)
   
   特别注意的是这⾥里的“索引”过程，搜索引
   擎并不会直接搜索数据源，⽽而要先将数据
   源的内容索引到搜索引擎中
   索引
   

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6. 6
   索引结构：
   倒排表(Inverted Index)
   

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7. 索引(过程)的核⼼心问题
   中⽂文分词
   统计语⾔言模型
   ⼯工程实现(效果：字典，效率：算法)
   分词策略(重复索引，组合分词)
   中⽂文分词
   （英⽂文分词）
   拼⾳音分词
   n-gram 7
   

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8. 搜索的核⼼心问题
   索引查询
   倒排表查询，结果取并集(Union)，作为候选
   结果排序
   TF-IDF/BM25
   vector space model
   boost(⾃自定义因素)
   机器学习
   综合以上 8
   

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9. TF-IDF/BM25
   IDF
   idf(t) = 1 + log ( numDocs / (docFreq + 1))
   TF
   tf(t in d) = √frequency
   BM25
   bm25(t in d) = tf(t in d) * (k + 1)/(tf(t in d) + k * (1-b+b*|D|/avgdl)
   Field-length Norm
   norm(d) = 1 / √numTerms
   Weight
   weight(t in d) = tf * idf * norm (using tf-idf)
   weight(t in d) = bm25 * if * norm (using bm25)
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10. vector space model
    原理
    查询语句以及每个候选由⼀一个 vector 表⽰示， vector 中的每个值是 term 的 weight 值
    计算每个候选 vector 与 查询 vector 的 cosine 值，得分⾼高者排名⾼高
    举例：
    查询是: 暴⾛走|⼤大|事件 q = [0.8, 0.1, 0.6]
    有两个候选:
    doc1:暴⾛走|漫画 v1 = [0.82, 0, 0]
    doc2:暴⾛走|事件 v2 = [0.82, 0, 0.63]
    计算 cosine:
    cos(q, v1) < cos(q, v2)
    结论
    doc2 排名⾼高
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11. Boost
    排序的外部因素
    PageRank
    竞价排名
    机器学习
    暴漫策略：
    浏览量/播放量 min(2.0, log(1+0.1v)
    和cos(v, q) 相加
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12. ⼯工程实现
    基于 Elasticsearch 做索引
    设计索引结构(分词，相似策略，norm 策略)
    排序结果⼲干预
    基于 Elasticsearch 做排序(⽂文本相关性 + boost)
    跟踪⽤用户点击⾏行为，利⽤用机器学习调整隐藏因素
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13. 构建推荐服务
    推荐是移动应⽤用的重要⽤用户留存⼿手段
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14. 主要的推荐⽅方法
    Content-Based
    你在看⾔言情⼩小说1，可能也会看⾔言情⼩小说2
    Item-Hierarchy
    你买了打印机，所以你可能也要买墨盒
    Collaborative Filtering - Item-based
    《蝙蝠侠》和《变形⾦金刚》受众很相似，你看了《蝙蝠侠》，可能也会看《变形⾦金
    刚》
    Collaborative Filtering - User-based
    你和XXX的观影⼜⼝口味很像，XXX最近看了“暴⾛走⼤大事件”，你可能也会看
    Graph based
    你的不少微信好友都买喜欢王尼玛，你可能也会喜欢王尼玛
    Model based
    说不清楚的机器学习，告诉我正负样本，我会越来越了解你
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15. ⼀一般步骤
    定义问题，选择推荐⽅方法(组合)
    推荐帖⼦子，结合 content-based 和 collaborative filtering
    相似度计算
    cosine similarity
    相似矩阵
    预测
    给定⼀一个⽤用户，预测他对帖⼦子的兴趣
    找出预测出的兴趣最⾼高的帖⼦子，倒序返回
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16. 协同过滤(item-based)
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    user 0 user 1 user 2 user 3 user 4
    article 0 1 1
    article 1 1 2 2
    article 2 1 1
    article 3 1 1 2
    article 4 2 1
    

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17. 对于 user0，
    我们该推荐什么?
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18. 计算 article 之间的相似矩阵
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19. 为候选article打分
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20. What’s Next
    Cached(速度)
    异步IO
    Distributed(速度，计算量)
    Machine Learning(更加智能)
    Julia?
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21. 谢谢
    邮箱：yandy.ding@gmail.com
    技术博客：http://freestorm.org
    微博：Michael爱开源
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