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)
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) 2
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
4. 构建搜索服务 搜索是寻找资源的最好⽅方式 4
5. 搜索服务的基本流程 5 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
6. 6 索引结构： 倒排表(Inverted Index)
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
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
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) 9
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 10
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 11
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 12
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 13
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 14
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 15
16. 协同过滤(item-based) 16 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
17. 对于 user0， 我们该推荐什么? 17
18. 计算 article 之间的相似矩阵 18
19. 为候选article打分 19
20. What’s Next Cached(速度) 异步IO Distributed(速度，计算量) Machine Learning(更加智能) Julia? 20
21. 谢谢 邮箱：yandy.ding@gmail.com 技术博客：http://freestorm.org 微博：Michael爱开源 21