UBDC全域大数据峰会:录音整理未来数据分析是分析人
日期:2016-08-28 / 人气: / 来源:网络整理
【慧聪通信网】4月20日,UBDC全域大数据峰会2016在北京举办。会议以“无数据不智能”为主题,除主论坛之外,分辨设立了“数据化运营”、“数据营销”、“IOT和O2O数据利用”、“数据开放与发展纵横谈”四个平行分论坛。
北京大学社会学博士、北京大学新媒体研究院教授刘德寰在“无数据不智能”的主论坛上,缭绕“有效大数据运算的两个路径假说及意义”进行演讲。他直言:目前很多的标签推荐都是伪推荐,未来数据分析应当首先完善人的纬度,未来的数据分析就是分析人。
刘德寰提出了有效大数据运算的两个路径假说:第一个路径,未来数据分析就是分析人,完善人的纬度。第二个路径,对物的纬度探测,基于人的认知习惯。
他进一步介绍这两个假设:每个非人的事物都由一个断定的N维空间,而且N可以从人的认识能力角度定义。他特别以tesco作为案例,这家企业不仅针对每一个商品都会进行20纬度的打分,同时也会根据进店顾客进行全面的分析。
以下为刘德寰在UBDC全域大数据峰会·2016中分享的速记实录:
非常高兴跟大家分享,因为这个话题我考虑非常多的时间了。我今天要讲的实际上有效大数据运算的两个路径假说极其意义。因为现在大数据已经跟我们在一起,我们只有不读书才谈判那些,现在这个时候需要反思大数据的问题,这个题的起源于什么呢?
起源于几个问题,第一问题是人类行动93%是可以预测的?我讲的不好就低头看手机,我讲的好就照相,这些预测的东西有多少我们可以做的呢?我在用另外一个科学数据来说,人和人之间的差别,DNA上差别,本来说是0.1%,现在是0.3%,大家记住99.9%和99.7%是一致的,这个问题实际上是特别本质的问题,不要说我拿一个数就能够算出来说对人的差别,个性化能够算出来,因为这是一个数列问题。看第二个现象,两个数这两个人90%的类似度,但是人的行动有多少呢?按几十亿次来算,几十亿次几百万亿次的行动,当中如果有90%的类似度,会如何?
日常生活当中经常有现象,两个人的对话,这是前两天的对话,审美疲劳不爱好了,本来特别爱好,现在有点烦,另外一个人说我也是,真的有点烦人,我们的数据去推断人的时候我们考虑这些因素了吗?
再看一个,深度学习,确实名词都很炫,实际上集体学习分了层级,层次不同而已,深度学习面临本质问题,实际上重要做的本来集体学习当中,太随便,我不断优化这个模型,但是深度学习一直在用于图像、视频,这些包含文字学习当中,有谁说过对人的学习了吗?因为那些物是不变的。只要出来了就放在那儿不变的,人是变的。所以我今天要谈四个问题。
第一个问题是推荐算法及问题,第二个有效运算的原则,然后我提出两个假说。看一下现在推荐算法当中大数据运算什么东西比较容易,已经解决的问题都是比较容易的,抓取简略的运算,简略表格的运算,数据可视化这些都比较容易,只要把经典算法学过来,简略改良,现在多的不得了,改良一下利用到现实当中不难。但是难的问题是什么?效果,如何改良效果,这是一个天大的难题。
人们浏览行动那么快,我们必定要在这个基础问题上用MODElbased.我们现在习惯于打标签,以类似邻居推荐而且算法绝对不是基于人性和生活,而是基于商业,大批的过度泥和。
不要把一个变量懂得为一个维度,一个变量是N个维度。这个时候我们在数据运算的时候,任何一个人的行动都是无规律的,但是人的生活方法是很有规律的,我们创造十年后看到人一点都没有变,生活方法、价值观、表现情势一点都没变,这是在常人的建立。但是人的态度、情绪、场景都不一样,怎么可能规律呢?人是能变的,会议速记,群的行动的规律是稳固的,这个分群不是一个行动的迭加,它是一种生活方法的展现。在这个当中,群是可感知,可评判,一个人可以处于N个。我们在本来创造中有一个小群体,在移动互联网里中,技巧红颜,35到45岁的女性,买手机,消费当中都有技巧最前面的手机,寻求技巧,我们这拨人引领了什么?技巧红颜的是从年轻果粉中涌现的。大家可以看技巧红颜引发的技巧旋风。接下来他演变成了宏大的趋势和族群,形成了新的潮流,这个潮流叫熟女经济之微博移动化。他也引领了网购,他同时引领了全部产业潮流的变迁,会议速记,他把全部安卓新的崛起,背后都跟这个小族群有非常大的接洽关系。
群的稳固,一看苹果的客户一直是M型,它是稳固的,它在运算当中是可行的。所以第一个假说对象是人,第二个假说对象于物。有两个假说:每个非人的事物都由一个断定的N维空间,而且N可以从人的认识能力角度定义。每一个不同的物品,N维不必定一样,但是类似,只是一个数量的变更。TESCO把每一个产品都用20个维度打标签,这件事情有多简略,我在推送的时候,OK,消息爱好这个东西,这个东西在时尚上打分是39.2,北京速记公司,同时他还爱好这个东西,这个东西在技巧产品当中打分是90分,再找一个产品,大家说这个效率要高于多少其它的事情。真正在预算当中,我自己认为这种方法可以融入社科的所有思想,所有搞盘算机,便成的人,非常多的程序员整天说的话都不是人话,对其它的行业一点不懂得,大家感到这事靠谱吗?这让我想起了东方不败。大家可以看看亚马逊,亚马逊在这方面也在进行摸索,这实际是运算逻辑本身要反归人性,我们要向社会学、经济学、法学、政治学、流传学,所有学科,我们要学习他们已有的知识,把已有的知识稳固到我们的盘算当中,我信任那种运算规矩不仅效率高,而且简略。所以我基础感到在未来的运算当中,有两个东西,就是刚才说的这两条路径可能是未来。之所以是假说,是因为没有大规模实行,但是它在逻辑和实践上是有前提的。
作者:北京速记公司
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