智慧的分類(lèi)
第一種是由用戶(hù)提供的顯式信息。第二種是隱式信息，這些信息是應用內或應用外的信息，這些通常是非結構化格式的信息。最后的是由分析集合數據所推導出的智慧。第三種是建立在第一種和第二種之上的。
數據兩種格式：結構化數據和非結構化數據。結構化數據有個(gè)很好的格式，十分方便存儲和查詢(xún)。用戶(hù)的評級，文章的查看，購買(mǎi)的物品都是結構化數據。非結構化數據格式往往是未處理的文本。評測，論壇發(fā)帖，博客的記錄，會(huì )話(huà)都是無(wú)結構數據。
接下來(lái)讓我們看看智慧的三種形式，顯性，隱性，推導的。
顯性智慧
這一節將介紹處理用戶(hù)提供的顯性信息。下面是幾個(gè)怎樣利用顯性信息的例子。
- 評測和推薦：在同一組中，一個(gè)人的推薦的東西對其他人可產(chǎn)生巨大的影響。此外，一個(gè)有經(jīng)驗的用戶(hù)對商家或服務(wù)進(jìn)行評測或評論，其他用戶(hù)也會(huì )關(guān)心這個(gè)題目，特別是在都對這個(gè)商品或服務(wù)感興趣的情形下，對用戶(hù)產(chǎn)生更大的影響。
- 標簽：讓用戶(hù)用標簽對文章，圖片，視頻等等進(jìn)行分類(lèi)，可以從中獲取大量有用的信息。標簽可以由專(zhuān)業(yè)的編輯連創(chuàng )建或者分析內容由算法生成。這些標簽用來(lái)對數據進(jìn)行分類(lèi)，收藏站點(diǎn)，與其他人建立連接，幫助用戶(hù)改善搜索，創(chuàng )建動(dòng)態(tài)的導航。
- 投票：投票是另一個(gè)從用戶(hù)獲取有用數據的方法。Digg網(wǎng)站允許用戶(hù)發(fā)表和對有興趣的文章進(jìn)行投票。投票的多少決定了文章的排名。這是一個(gè)好的方法去發(fā)現好的文章。
隱式智慧
這一節介紹處理用戶(hù)提供的間接的信息。下面是幾個(gè)用戶(hù)提供這些信息的方式。
一般這些信息都出現在非結構數據里，如評測，消息，博客等等。用戶(hù)可以在網(wǎng)上表達自己的想法?？梢栽谀愕膽美?，也可以在應用外。在社區里用戶(hù)可以發(fā)表博客，提出解答問(wèn)題。感謝強大的搜索引擎和博客跟蹤引擎。這些應用都可以幫助其他人發(fā)現這些內容。
你可能想用外部網(wǎng)站的數據去擴展自己的應用。舉個(gè)例子，如果你做的是房地產(chǎn)的應用，你可能想用外部的數據來(lái)擴展自己的應用。如公開(kāi)的房屋出售的信息，學(xué)校的評論，鄰居的信息等等。
博客在網(wǎng)上一般是按時(shí)間排序的。博客圈是一些博客的集合，而且在隨時(shí)的增長(cháng)之中。在2008的8月,Technorati,一個(gè)致力于博客跟蹤應用的公司，大概跟蹤了上億的博客了。博客圈對應用來(lái)說(shuō)是個(gè)重要的數據源。
接下來(lái)看看第三種，是由分析數據推導而成的。
衍生的智慧
這一節介紹處理推導數據，這數據是分析從用戶(hù)收集而來(lái)的數據而衍生出來(lái)的。 下面是一些例子
- 數據和文本挖掘：在大量的數據中用算法去尋找模式和趨勢的一個(gè)過(guò)程被通常認為是數據挖掘。當數據在一定的格式文本中，這個(gè)挖掘的過(guò)程就叫做文本數據挖掘。另一個(gè)和這個(gè)相關(guān)的領(lǐng)域是信息檢索。是通過(guò)分析文檔中的內容，尋找相關(guān)的信息。大部分內容都是富文本的，這些內容被搜索引擎索引，以及可以用在推薦引擎中，把相關(guān)內容推薦給用戶(hù)。
- 聚集和預測分析：聚集和預測分析是數據挖掘兩個(gè)主要的組件。聚集技術(shù)可以讓你分類(lèi)物品如用戶(hù)或內容，把他們分組。預測分析是個(gè)數學(xué)模型。是基于輸入的數據進(jìn)行預測。
- 智能搜索：為了獲取內容，搜索是比較常見(jiàn)的技術(shù)，在以后會(huì )推薦java的搜索引擎，lucene.我們將看到怎樣利用信息來(lái)優(yōu)化搜索結果。
- 推薦引擎：一個(gè)推薦引擎為用戶(hù)提供相關(guān)的信息。通過(guò)分析內容，分析用戶(hù)交互行為或者把這兩個(gè)結合起來(lái)的方法來(lái)創(chuàng )建推薦引擎。推薦引擎利用用戶(hù)輸入提供一個(gè)推薦物品的列表。輸入到推薦引擎可能是在用戶(hù)的購物車(chē)里的物品，可能是以前她所購買(mǎi)的物品，或者是要考慮購買(mǎi)的物品，或者是用戶(hù)資料如年齡，標簽或用戶(hù)查看的文章，或者是來(lái)自用戶(hù)提供其他有用的信息。對于大的購物站點(diǎn)如亞馬遜，一個(gè)目錄里有上百萬(wàn)的物品，提供一個(gè)快速的推薦是個(gè)很大的挑戰。
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