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產品與大數據中的“少即是多”

Tecode / 2003人閱讀

摘要:內容中的少即是多除了設計,內容上有時我們也追求少即是多。算法與數據中的少即是多我還是希望自己寫的東西有一點技術性,所以想在最后提提算法與數據中的少即是多概念。至此,我們得到一個更加干凈的小字典,但是少即是多,他的分詞效果非常好。

每天被形形色色的信息包圍著,看十幾條來自Facebook的消息,刷上百張Instagram的照片,快速跳過百來個Snapchat的故事,仔細閱讀一下Wechat的公眾號和朋友圈,睡前點開Zaker上有趣的新聞推薦讀一讀。接收到的信息越多,使用手機頻率越大,越明白“少即是多”這個話在設計,內容以及算法數據上的重要。
其實這個文章我主要想記錄一個聽到的數據降噪的故事,想看的可以跳過前兩段。
設計中的少即是多
“少即是多”最早就在設計界被人提起,實體產品中有一個出名的例子就是無印良品。他們主打無標示,少設計的家用產品,功能上全心解決生活痛點。正是他們對生活文化的理解,造就了市值7000億日元的品牌。
互聯網也充滿了“少即是多”的產品,Tinder有著像紙牌一樣的界面,每個界面上的功能都及其簡單,就像紙牌一樣一目了然。你可以把紙牌理解成一個個stories,在某些互聯網產品上進化為newsfeed,但是傳統的紙牌模式比newsfeed更有助于你拋開干擾,快速的作出決定。
另一個最近常常談到的產品就是snapchat,每當你看到視頻或圖片時都處于全屏狀態,一方面可以說他們沒有Design,一方面也可以說他們有最簡單的Design。這種做法給他們帶來了極大的廣告完成率,因為用戶很難意識到的自己在看廣告。大屏幕的表現手法以及龐大的年輕人用戶群對電影,體育,游戲相關類的廣告有著很大的轉換率。

內容中的少即是多
除了設計,內容上有時我們也追求“少即是多”。多顯得雜,比如快手,內容雖多但不值錢。少有時能體現品牌,比如米未,擁有《奇葩說》A輪融資20億。上億的節目點擊率和網絡口碑以外,還造就了240萬粉絲的馬薇薇,顏如晶等網絡名人。內容營銷,有時在精不在多。

同時看看坐擁4.5億用戶的今日頭條,盡管活躍用戶不如某些門戶網站,但是用戶的流量消耗很大。他們所強調的精準推送與無限刷新,讓你第一眼看到的內容少而精。盡管因為他們算法的不足,我已經把他們的app刪掉了,但還是不得不承認他們獲得的成功。

算法與數據中的少即是多
我還是希望自己寫的東西有一點技術性,所以想在最后提提算法與數據中的“少即是多”概念。直白的說,算法上時間復雜度少,那么能處理的數據就多,數據中的噪音少,那么你從數據中提煉出來的規則就更加準確。Quora上知名問題“你在工作中應用機器學習學到的最重要的一課是什么”當中提到重要一點就是確定你的數據是干凈并且高質量的;大數據的性感充滿危險。
其實寫這個文章我主要是想記錄Google做CJK分詞的算法中降噪的例子。中文分詞最大的難處就是在于有歧義,就像Matrix67在他的“漫話中文分詞”文章中提到的“北京/大學生/前來/應聘”有可能被理解為“北京大學/生前/來/應聘”。目前CRF算法是公認的最好算法,但實際效果也基于訓練模型和數據。
通過最大化概率來分詞是最簡單的模型,假設我們知道每一個詞在網上的出現概率,P(北京)>P(北)*P(京),P(清華大學)>P(清華)P(大學),那么我們可以通過最大化概率知道:
北京清華大學->北京/清華大學
可是簡單的最大化概率模型很難解決stopword對分詞產生的影響,比方說“的確定不下來”很容易被理解為“的/確定/不/下來”。所以Google采用了上下文關聯的統計模型,對于任意兩個詞語考慮他們一起出現的概率,比如比較P(確定|的)和P(定|的確)。
Google黑板報講了他們的算法,但是并沒有講他們如何對海量數據降噪。他們想到的方法非常簡單,那就是對原始數據分詞再分詞。
例如用戶輸入“王二小明白展堂”,這里我想表達“王二小明白展堂”。但因為并不常見,所以每個詞語的上下關聯不大,很容易被拆分為“王二小明白展堂”。這是因為在我們用來建立模型的數據當中,每一次出現“王二小”都會使得“王二”的概率增大;每一次出現“小明”,“從小明白”都會使得“小明”的概率增大;而“白展堂”也是常見的詞語。
為了減小概率字典里的噪音,我們在生成第一個概率字典后,對原始數據進行分詞并且計算新的概率字典。這時候“王二小”再也不是“王二”了,“從小明白”再也不是“從小”,“小明”和“明白”了。至此,我們得到一個更加干凈的小字典,但是“少即是多”,他的分詞效果非常好。
這個降噪的想法非常的簡單和直接,也許你不用拍腦袋都能想到,但是當工作鉆入牛角尖時,你可能會忘了它。說了這么多“少即是多”,還是要提醒一下在使用時最好還是等有了大數據后再使用。當你的數據量不夠大時,珍惜每一個數據點吧。

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